Python PyTorch cumsum用法及代碼示例

本文簡要介紹python語言中 torch.cumsum 的用法。

用法:

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

參數：

• input(Tensor) -輸入張量。

• dim(int) -進行操作的維度

關鍵字參數：

• dtype(torch.dtype， 可選的) -返回張量的所需數據類型。如果指定，則在執行操作之前將輸入張量強製轉換為dtype。這對於防止數據類型溢出很有用。默認值：無。

• out(Tensor,可選的) -輸出張量。

返回維度 dim 中 input 的元素的累積總和。

例如，如果input 是大小為 N 的向量，則結果也將是大小為 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])