TensorFlow是Google设计的开源Python库，用于开发机器学习模型和深度学习神经网络。 cumprod()用于计算输入张量的累加积。
用法：tensorflow.math.cumprod( x, axis, exclusive, reverse, name)
参数：
- x:它是输入张量。此张量允许的dtype为float32，float64，int64，int32，uint8，uint16，int16，int8，complex64，complex128，qint8，quint8，qint32，一半。
- axis(optional):这是int32类型的张量。该值应在int32类型的Tensor范围内(默认值：0)。必须在[-rank(x)，rank(x))范围内。预设值为0。
- exclusive(optional):它是布尔型的。默认值为False，如果设置为true，则输入[a，b，c]的输出将为[1，a，a * b]。
- reverse(optional):它是布尔型的。默认值为False，如果设置为true，则输入[a，b，c]的输出将为[a * b * c，a * b，a]。
- name(optional):它定义了操作的名称。
返回值：它返回与x相同dtype的张量。
范例1：
Python3
# imporing the library
import tensorflow as tf
# initializing the input
a = tf.constant([1, 2, 4, 5], dtype = tf.int32)
# Printing the input
print("Input:",a)
# Cumulative product
res = tf.math.cumprod(a)
# Printing the result
print("Output:",res)输出：
Input: tf.Tensor([1 2 4 5], shape=(4,), dtype=int32) Output: tf.Tensor([ 1 2 8 40], shape=(4,), dtype=int32)
范例2：在此示例中，reverse和Exclusive都设置为True。
Python3
# imporing the library
import tensorflow as tf
# initializing the input
a = tf.constant([2, 3, 4, 5], dtype = tf.int32)
# Printing the input
print("Input:",a)
# Cumulative product
res = tf.math.cumprod(a, reverse = True, exclusive = True)
# Printing the result
print("Output:",res)输出：
Input: tf.Tensor([2 3 4 5], shape=(4,), dtype=int32) Output: tf.Tensor([60 20 5 1], shape=(4,), dtype=int32)
相关用法
注：本文由纯净天空筛选整理自aman neekhara大神的英文原创作品 Python – tensorflow.math.cumprod()。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。