aliran tensor:: operasi:: Cumsum
#include <math_ops.h>
Hitung jumlah kumulatif tensor x
sepanjang axis
.
Ringkasan
Secara default, operasi ini menjalankan cumsum inklusif, yang berarti elemen pertama masukan identik dengan elemen pertama keluaran:
tf.cumsum([a, b, c]) # => [a, a + b, a + b + c]
Dengan menyetel kwarg exclusive
ke True
, cumsum eksklusif akan dilakukan:
tf.cumsum([a, b, c], exclusive=True) # => [0, a, a + b]
Dengan mengatur kwarg reverse
ke True
, cumsum dilakukan dalam arah yang berlawanan:
tf.cumsum([a, b, c], reverse=True) # => [a + b + c, b + c, c]
Ini lebih efisien daripada menggunakan operasi tf.reverse
terpisah.
Kwarg reverse
dan exclusive
juga dapat digabungkan:
tf.cumsum([a, b, c], exclusive=True, reverse=True) # => [b + c, c, 0]
Argumen:
- ruang lingkup: Objek Lingkup
- x:
Tensor
. Harus berupa salah satu dari jenis berikut:float32
,float64
,int64
,int32
,uint8
,uint16
,int16
,int8
,complex64
,complex128
,qint8
,quint8
,qint32
,half
. - axis:
Tensor
bertipeint32
(default: 0). Harus berada dalam rentang[-rank(x), rank(x))
.
Atribut opsional (lihat Attrs
):
- eksklusif: Jika
True
, lakukan cumsum eksklusif. - terbalik:
bool
(default: False).
Pengembalian:
-
Output
: Tensor keluar.
Konstruktor dan Destruktor | |
---|---|
Cumsum (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input x, :: tensorflow::Input axis) | |
Cumsum (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input x, :: tensorflow::Input axis, const Cumsum::Attrs & attrs) |
Fungsi publik | |
---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
Struktur | |
---|---|
tensorflow:: ops:: Cumsum:: Attrs | Penyetel atribut opsional untuk Cumsum . |
Atribut publik
operasi
Operation operation
keluar
::tensorflow::Output out
Fungsi publik
Cumsum
Cumsum(
const ::tensorflow::Scope & scope,
::tensorflow::Input x,
::tensorflow::Input axis
)
Cumsum
Cumsum(
const ::tensorflow::Scope & scope,
::tensorflow::Input x,
::tensorflow::Input axis,
const Cumsum::Attrs & attrs
)