সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
টেনসরফ্লো :: অপস:: কমপ্রোড
#include <math_ops.h> axis বরাবর টেনসর x এর ক্রমবর্ধমান গুণফল গণনা করুন।
সারাংশ
ডিফল্টরূপে, এই অপটি একটি ইনক্লুসিভ কমপ্রোড সম্পাদন করে, যার অর্থ ইনপুটের প্রথম উপাদানটি আউটপুটের প্রথম উপাদানের সাথে অভিন্ন:
tf.cumprod([a, b, c]) # => [a, a * b, a * b * c]
exclusive কোয়ার্গকে True তে সেট করে, এর পরিবর্তে একটি এক্সক্লুসিভ কমপ্রড করা হয়:
tf.cumprod([a, b, c], exclusive=True) # => [1, a, a * b]
reverse কোয়ার্গকে True এ সেট করে, কমপ্রোড বিপরীত দিকে সঞ্চালিত হয়:
tf.cumprod([a, b, c], reverse=True) # => [a * b * c, b * c, c]
এটি আলাদা tf.reverse ops ব্যবহার করার চেয়ে বেশি কার্যকর।
reverse এবং exclusive কোয়ার্গগুলিও একত্রিত করা যেতে পারে:
tf.cumprod([a, b, c], exclusive=True, reverse=True) # => [b * c, c, 1]
যুক্তি:
- স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
- x: একটি
Tensor । নিম্নলিখিত প্রকারগুলির মধ্যে একটি হতে হবে: float32 , float64 , int64 , int32 , uint8 , uint16 , int16 , int8 , complex64 , complex128 , qint8 , quint8 , qint32 , half ৷ - অক্ষ:
int32 টাইপের একটি Tensor (ডিফল্ট: 0)। [-rank(x), rank(x)) পরিসরে হতে হবে।
ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য (দেখুন Attrs ):
- exclusive:
True হলে, একচেটিয়া কমপ্রোড সম্পাদন করুন। - বিপরীত: একটি
bool (ডিফল্ট: মিথ্যা)।
রিটার্ন:
পাবলিক বৈশিষ্ট্য
পাবলিক ফাংশন
নোড
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
অপারেটর::টেনসরফ্লো::আউটপুট
operator::tensorflow::Output() const
পাবলিক স্ট্যাটিক ফাংশন
এক্সক্লুসিভ
Attrs Exclusive(
bool x
)
বিপরীত
Attrs Reverse(
bool x
)
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2025-07-26 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-07-26 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[],[],null,["# tensorflow::ops::Cumprod Class Reference\n\ntensorflow::ops::Cumprod\n========================\n\n`#include \u003cmath_ops.h\u003e`\n\nCompute the cumulative product of the tensor `x` along `axis`.\n\nSummary\n-------\n\nBy default, this op performs an inclusive cumprod, which means that the first element of the input is identical to the first element of the output:\n\n\n```scdoc\ntf.cumprod([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 cumprod is performed instead:\n\n\n```scdoc\ntf.cumprod([a, b, c], exclusive=True) # =\u003e [1, a, a * b]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nBy setting the `reverse` kwarg to `True`, the cumprod is performed in the opposite direction:\n\n\n```scdoc\ntf.cumprod([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```scdoc\ntf.cumprod([a, b, c], exclusive=True, reverse=True) # =\u003e [b * c, c, 1]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- x: A [Tensor](/versions/r2.3/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/r2.3/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/r2.3/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/cumprod/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_cumprod_1_1_attrs)):\n\n- exclusive: If `True`, perform exclusive cumprod.\n- reverse: A `bool` (default: False).\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): The out tensor.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [Cumprod](#classtensorflow_1_1ops_1_1_cumprod_1a5cf5eb762b0a395c784265be34cefca9)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` x, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` axis)` ||\n| [Cumprod](#classtensorflow_1_1ops_1_1_cumprod_1af028aab7f34ea1aba5dd296b8cb2fdbc)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` x, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` axis, const `[Cumprod::Attrs](/versions/r2.3/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/cumprod/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_cumprod_1_1_attrs)` & attrs)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|-------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_cumprod_1a15918749b2c6a95b59853778fb5a449e) | [Operation](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [out](#classtensorflow_1_1ops_1_1_cumprod_1a993dbcb13834ecd895a4009ba5bdfb48) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public functions ||\n|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_cumprod_1abd920e1da9ceb0d441bb10250cc860cd)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_cumprod_1adc26a397e6b980247abf7fd333c0f389)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_cumprod_1acab6e7e1ab4245028ef1b8625859757a)`() const ` | ` ` ` ` |\n\n| ### Public static functions ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [Exclusive](#classtensorflow_1_1ops_1_1_cumprod_1aa8984f96042955a9b2c08528a49df924)`(bool x)` | [Attrs](/versions/r2.3/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/cumprod/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_cumprod_1_1_attrs) |\n| [Reverse](#classtensorflow_1_1ops_1_1_cumprod_1aafe8da11faadd6cca28c310fac8aec6d)`(bool x)` | [Attrs](/versions/r2.3/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/cumprod/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_cumprod_1_1_attrs) |\n\n| ### Structs ||\n|---------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [tensorflow::ops::Cumprod::Attrs](/versions/r2.3/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/cumprod/attrs) | Optional attribute setters for [Cumprod](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/cumprod#classtensorflow_1_1ops_1_1_cumprod). |\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### Cumprod\n\n```gdscript\n Cumprod(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input x,\n ::tensorflow::Input axis\n)\n``` \n\n### Cumprod\n\n```gdscript\n Cumprod(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input x,\n ::tensorflow::Input axis,\n const Cumprod::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```"]]
