จัดทุกอย่างให้เป็นระเบียบอยู่เสมอด้วยคอลเล็กชัน
บันทึกและจัดหมวดหมู่เนื้อหาตามค่ากำหนดของคุณ
เทนเซอร์โฟลว์:: ปฏิบัติการ:: คัมพริด
#include <math_ops.h>
คำนวณผลคูณสะสมของเทนเซอร์ x
ตาม axis
สรุป
ตามค่าเริ่มต้น op นี้ดำเนินการ cumprod แบบรวม ซึ่งหมายความว่าองค์ประกอบแรกของอินพุตจะเหมือนกับองค์ประกอบแรกของเอาต์พุต:
tf.cumprod([a, b, c]) # => [a, a * b, a * b * c]
โดยการตั้งค่า kwarg exclusive
เป็น True
การดำเนินการ cumprod เอกสิทธิ์เฉพาะบุคคลจะถูกดำเนินการแทน:
tf.cumprod([a, b, c], exclusive=True) # => [1, a, a * b]
โดยการตั้งค่า kwarg reverse
เป็น True
cumprod จะดำเนินการในทิศทางตรงกันข้าม:
tf.cumprod([a, b, c], reverse=True) # => [a * b * c, b * c, c]
สิ่งนี้มีประสิทธิภาพมากกว่าการใช้ tf.reverse
ops แยกกัน
kwargs reverse
และ exclusive
สามารถรวมกันได้:
tf.cumprod([a, b, c], exclusive=True, reverse=True) # => [b * c, c, 1]
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
):
- พิเศษ: หากเป็น
True
ให้ดำเนินการ cumprod 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::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```"]]