Python PyTorch cumsum用法及代码示例

本文简要介绍python语言中 torch.cumsum 的用法。

用法:

torch.cumsum(input, dim, *, dtype=None, out=None) → Tensor

参数：

• input(Tensor) -输入张量。

• dim(int) -进行操作的维度

关键字参数：

• dtype(torch.dtype， 可选的) -返回张量的所需数据类型。如果指定，则在执行操作之前将输入张量强制转换为dtype。这对于防止数据类型溢出很有用。默认值：无。

• out(Tensor,可选的) -输出张量。

返回维度 dim 中 input 的元素的累积总和。

例如，如果input 是大小为 N 的向量，则结果也将是大小为 N 的向量，其中包含元素。

y_i = x_1 + x_2 + x_3 + \dots + x_i

例子：

>>> a = torch.randn(10)
>>> a
tensor([-0.8286, -0.4890,  0.5155,  0.8443,  0.1865, -0.1752, -2.0595,
         0.1850, -1.1571, -0.4243])
>>> torch.cumsum(a, dim=0)
tensor([-0.8286, -1.3175, -0.8020,  0.0423,  0.2289,  0.0537, -2.0058,
        -1.8209, -2.9780, -3.4022])