Python tf.raw_ops.Cumsum用法及代碼示例

計算張量 x 沿 axis 的累積和。

用法

tf.raw_ops.Cumsum(
    x, axis, exclusive=False, reverse=False, name=None
)

x A Tensor.必須是以下類型之一：float32,float64,int32,uint8,int16,int8,complex64,int64,qint8,quint8,qint32,bfloat16,uint16,complex128,half,uint32,uint64.一種Tensor.必須是以下類型之一：float32,float64,int64,int32,uint8,uint16,int16,int8,complex64,complex128,qint8,quint8,qint32,half.
axis 一個Tensor。必須是以下類型之一：int32 , int64。 Tensor 類型為 int32(默認值：0)。必須在 [-rank(x), rank(x)) 範圍內。
exclusive 可選的 bool 。默認為 False 。如果 True ，執行獨占cumsum。
reverse 可選的 bool 。默認為 False 。 bool(默認值：False)。
name 操作的名稱(可選)。

默認情況下，此操作執行包含 cumsum，這意味著輸入的第一個元素與輸出的第一個元素相同：

tf.cumsum([a, b, c])  # => [a, a + b, a + b + c]

通過將 exclusive kwarg 設置為 True ，將執行獨占 cumsum：

tf.cumsum([a, b, c], exclusive=True)  # => [0, a, a + b]

通過將 reverse kwarg 設置為 True ，cumsum 以相反的方向執行：

tf.cumsum([a, b, c], reverse=True)  # => [a + b + c, b + c, c]

這比使用單獨的 tf.reverse 操作更有效。

reverse 和 exclusive kwargs 也可以組合：

tf.cumsum([a, b, c], exclusive=True, reverse=True)  # => [b + c, c, 0]

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自tensorflow.org大神的英文原創作品 tf.raw_ops.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。