tf.math.accumulate_n

Возвращает поэлементную сумму списка тензоров. (устарело)

Просмотреть псевдонимы

Псевдонимы для совместимости при миграции

Подробнее см. в руководстве по миграции.

tf.compat.v1.accumulate_n, tf.compat.v1.math.accumulate_n

tf.math.accumulate_n(
    inputs, shape=None, tensor_dtype=None, name=None
)

При необходимости передайте shape и tensor_dtype для проверки формы и типа; в противном случае они будут определены автоматически.

Например:

a = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])
b = tf.constant([[5, 0], [0, 6]])
tf.math.accumulate_n([a, b, a]).numpy()
array([[ 7, 4],
       [ 6, 14]], dtype=int32)

# Explicitly pass shape and type
tf.math.accumulate_n(
    [a, b, a], shape=[2, 2], tensor_dtype=tf.int32).numpy()
array([[ 7,  4],
       [ 6, 14]], dtype=int32)

Примечание: На вход должна подаваться последовательность или кортеж. Эта функция не обрабатывает IndexedSlices

См. также:

tf.reduce_sum(inputs, axis=0) — выполняет ту же математическую операцию, однако tf.add_n может быть эффективнее, поскольку суммирует тензоры напрямую. reduce_sum, напротив, вызывает tf.convert_to_tensor для списка тензоров, без необходимости объединяя их в один тензор перед суммированием.
tf.add_n — ещё одна оболочка Python для той же операции. Её функциональность практически идентична.

Аргументы
`inputs`	Список объектов `Tensor` с одинаковыми формой и типом.
`shape`	Ожидаемая форма элементов `inputs` (необязательно). Также определяет форму результата этой операции, что может влиять на вывод типов в других операциях. Значение `None` означает «вывести форму входных данных из форм в `inputs`».
`tensor_dtype`	Ожидаемый тип данных `inputs` (необязательно). Значение `None` означает «вывести тип данных входных элементов из `inputs[0]`».
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращает
`Tensor` той же формы и типа, что и элементы `inputs`.

Вызывает исключения
`ValueError`	Если форма и тип данных элементов `inputs` различаются или форму невозможно определить.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/math/accumulate_n