torch.prod

torch.prod(input: Tensor, *, dtype: _dtype | None) → Tensor

Возвращает произведение всех элементов тензора input.

Параметры:

input (Тензор) – входной тензор.

Именованные аргументы:

dtype (torch.dtype, необязательно) – требуемый тип данных возвращаемого тензора. Если указан, входной тензор преобразуется к dtype перед выполнением операции. Это полезно для предотвращения переполнения типа данных. По умолчанию: None.

Пример:

>>> a = torch.randn(1, 3)
>>> a
tensor([[-0.8020,  0.5428, -1.5854]])
>>> torch.prod(a)
tensor(0.6902)

torch.prod(input, dim, keepdim=False, *, dtype=None) → Тензор

Возвращает произведение элементов каждой строки тензора input вдоль указанного измерения dim.

Если keepdim равно True, размер выходного тензора совпадает с размером input, за исключением измерения dim, размер которого равен 1. В противном случае dim удаляется (см. torch.squeeze()), в результате чего число измерений выходного тензора на единицу меньше, чем у input.

Параметры:

• input (Тензор) – входной тензор.
• dim (int, необязательно) – измерение, по которому выполняется сведение. Если None, выполняется сведение по всем измерениям.
• keepdim (bool, необязательно) – следует ли сохранять dim в выходном тензоре. По умолчанию: False.

Именованные аргументы:

dtype (torch.dtype, необязательно) – требуемый тип данных возвращаемого тензора. Если указан, входной тензор преобразуется к dtype перед выполнением операции. Это полезно для предотвращения переполнения типа данных. По умолчанию: None.

Пример:

>>> a = torch.randn(4, 2)
>>> a
tensor([[ 0.5261, -0.3837],
        [ 1.1857, -0.2498],
        [-1.1646,  0.0705],
        [ 1.1131, -1.0629]])
>>> torch.prod(a, 1)
tensor([-0.2018, -0.2962, -0.0821, -1.1831])