TensorFlow是Google設計的開源Python庫，用於開發機器學習模型和深度學習神經網絡。 cumsum()用於計算輸入張量的累積和。
用法：tensorflow.math.cumsum(x, axis, exclusive, reverse, name)
參數：
- x:它是輸入張量。此張量允許的dtype為float32，float64，int64，int32，uint8，uint16，int16，int8，complex64，complex128，qint8，quint8，qint32，一半。
- axis(optional):這是int32類型的張量。該值應在int32類型的Tensor範圍內(默認值：0)。必須在[-rank(x)，rank(x))範圍內。預設值為0。
- exclusive(optional):它是布爾型的。默認值為False，如果設置為true，則輸入[a，b，c]的輸出將為[0，a，a + b]。
- reverse(optional):它是布爾型的。默認值為False，如果設置為true，則輸入[a，b，c]的輸出將為[a + b + c，a + b，a]。
- name(optional):它定義了操作的名稱。
返回值：它返回與x相同dtype的張量。
範例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 sum
res = tf.math.cumsum(a)
# Printing the result
print("Output:",res)輸出：
Input: tf.Tensor([1 2 4 5], shape=(4,), dtype=int32) Output: tf.Tensor([ 1 3 7 12], shape=(4,), dtype=int32)
範例2：在此示例中，reverse和Exclusive都設置為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 sum
res = tf.math.cumsum(a, reverse = True, exclusive = True)
# Printing the result
print("Output:",res)輸出：
Input: tf.Tensor([2 3 4 5], shape=(4,), dtype=int32) Output: tf.Tensor([12 9 5 0], shape=(4,), dtype=int32)
相關用法
注：本文由純淨天空篩選整理自aman neekhara大神的英文原創作品 Python – tensorflow.math.cumsum()。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。