จัดทุกอย่างให้เป็นระเบียบอยู่เสมอด้วยคอลเล็กชัน
บันทึกและจัดหมวดหมู่เนื้อหาตามค่ากำหนดของคุณ
เทนเซอร์โฟลว์:: ปฏิบัติการ:: คัมซัม
#include <math_ops.h>
คำนวณผลรวมสะสมของเทนเซอร์ x
ตาม axis
สรุป
ตามค่าเริ่มต้น op นี้จะดำเนินการรวม cumsum ซึ่งหมายความว่าองค์ประกอบแรกของอินพุตจะเหมือนกับองค์ประกอบแรกของเอาต์พุต:
tf.cumsum([a, b, c]) # => [a, a + b, a + b + c]
โดยการตั้งค่า kwarg exclusive
เป็น True
จะดำเนินการ cumsum พิเศษเฉพาะแทน:
tf.cumsum([a, b, c], exclusive=True) # => [0, a, a + b]
โดยการตั้งค่า kwarg reverse
เป็น True
cumsum จะดำเนินการในทิศทางตรงกันข้าม:
tf.cumsum([a, b, c], reverse=True) # => [a + b + c, b + c, c]
สิ่งนี้มีประสิทธิภาพมากกว่าการใช้ tf.reverse
ops แยกกัน
kwargs reverse
และ exclusive
สามารถรวมกันได้:
tf.cumsum([a, b, c], exclusive=True, reverse=True) # => [b + c, c, 0]
ข้อโต้แย้ง:
- ขอบเขต: วัตถุ ขอบเขต
- x:
Tensor
ต้องเป็นประเภทใดประเภทหนึ่งต่อไปนี้: float32
, float64
, int64
, int32
, uint8
, uint16
, int16
, int8
, complex64
, complex128
, qint8
, quint8
, qint32
, half
- แกน:
Tensor
ประเภท int32
(ค่าเริ่มต้น: 0) ต้องอยู่ในช่วง [-rank(x), rank(x))
แอ็ตทริบิวต์ทางเลือก (ดู Attrs
):
- พิเศษเฉพาะ: หากเป็น
True
ให้ดำเนินการ cumsum แบบเอกสิทธิ์เฉพาะบุคคล - ย้อนกลับ:
bool
(ค่าเริ่มต้น: เท็จ)
ผลตอบแทน:
คุณลักษณะสาธารณะ
งานสาธารณะ
โหนด
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
ตัวดำเนินการ::tensorflow::เอาต์พุต
operator::tensorflow::Output() const
ฟังก์ชันคงที่สาธารณะ
พิเศษ
Attrs Exclusive(
bool x
)
ย้อนกลับ
Attrs Reverse(
bool x
)
เนื้อหาของหน้าเว็บนี้ได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาตที่ต้องระบุที่มาของครีเอทีฟคอมมอนส์ 4.0 และตัวอย่างโค้ดได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 เว้นแต่จะระบุไว้เป็นอย่างอื่น โปรดดูรายละเอียดที่นโยบายเว็บไซต์ Google Developers Java เป็นเครื่องหมายการค้าจดทะเบียนของ Oracle และ/หรือบริษัทในเครือ
อัปเดตล่าสุด 2025-07-26 UTC
[null,null,["อัปเดตล่าสุด 2025-07-26 UTC"],[],[],null,["# tensorflow::ops::Cumsum Class Reference\n\ntensorflow::ops::Cumsum\n=======================\n\n`#include \u003cmath_ops.h\u003e`\n\nCompute the cumulative sum of the tensor `x` along `axis`.\n\nSummary\n-------\n\nBy default, this op performs an inclusive cumsum, which means that the first element of the input is identical to the first element of the output:\n\n\n```text\ntf.cumsum([a, b, c]) # =\u003e [a, a + b, a + b + c]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nBy setting the `exclusive` kwarg to `True`, an exclusive cumsum is performed instead:\n\n\n```text\ntf.cumsum([a, b, c], exclusive=True) # =\u003e [0, a, a + b]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nBy setting the `reverse` kwarg to `True`, the cumsum is performed in the opposite direction:\n\n\n```text\ntf.cumsum([a, b, c], reverse=True) # =\u003e [a + b + c, b + c, c]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nThis is more efficient than using separate `tf.reverse` ops.\n\nThe `reverse` and `exclusive` kwargs can also be combined:\n\n\n```text\ntf.cumsum([a, b, c], exclusive=True, reverse=True) # =\u003e [b + c, c, 0]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- x: A [Tensor](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor). Must be one of the following types: `float32`, `float64`, `int64`, `int32`, `uint8`, `uint16`, `int16`, `int8`, `complex64`, `complex128`, `qint8`, `quint8`, `qint32`, `half`.\n- axis: A [Tensor](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) of type `int32` (default: 0). Must be in the range `[-rank(x), rank(x))`.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nOptional attributes (see [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/cumsum/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_cumsum_1_1_attrs)):\n\n- exclusive: If `True`, perform exclusive cumsum.\n- reverse: A `bool` (default: False).\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): The out tensor.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [Cumsum](#classtensorflow_1_1ops_1_1_cumsum_1ac4bff34c1fffc1a64355bd97e38887d2)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` x, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` axis)` ||\n| [Cumsum](#classtensorflow_1_1ops_1_1_cumsum_1afe84204de0e7a885385374174240fcc3)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` x, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` axis, const `[Cumsum::Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/cumsum/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_cumsum_1_1_attrs)` & attrs)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_cumsum_1abe2a855b0b89aedaadef5b1ab2d495f6) | [Operation](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [out](#classtensorflow_1_1ops_1_1_cumsum_1aa1249678696c8bec40fc3737ff3af4b0) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public functions ||\n|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_cumsum_1a638d380af05abb4f7dbdafb4d578e5c4)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_cumsum_1a433ea12bc76c446dca36009246b62bb4)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_cumsum_1a273a98f7b496769e405300dc1b76addd)`() const ` | ` ` ` ` |\n\n| ### Public static functions ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [Exclusive](#classtensorflow_1_1ops_1_1_cumsum_1a405094be636726578ca6715ceeb29637)`(bool x)` | [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/cumsum/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_cumsum_1_1_attrs) |\n| [Reverse](#classtensorflow_1_1ops_1_1_cumsum_1affad4b03f430a883b021c21fafd4ddbf)`(bool x)` | [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/cumsum/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_cumsum_1_1_attrs) |\n\n| ### Structs ||\n|--------------------------------------------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [tensorflow::ops::Cumsum::Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/cumsum/attrs) | Optional attribute setters for [Cumsum](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/cumsum#classtensorflow_1_1ops_1_1_cumsum). |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### out\n\n```text\n::tensorflow::Output out\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### Cumsum\n\n```gdscript\n Cumsum(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input x,\n ::tensorflow::Input axis\n)\n``` \n\n### Cumsum\n\n```gdscript\n Cumsum(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input x,\n ::tensorflow::Input axis,\n const Cumsum::Attrs & attrs\n)\n``` \n\n### node\n\n```gdscript\n::tensorflow::Node * node() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Input\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Input() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Output\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Output() const \n``` \n\nPublic static functions\n-----------------------\n\n### Exclusive\n\n```text\nAttrs Exclusive(\n bool x\n)\n``` \n\n### Reverse\n\n```text\nAttrs Reverse(\n bool x\n)\n```"]]