tf.math.reduce_prod

Вычисляет произведение элементов по измерениям тензора.

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

tf.reduce_prod

tf.math.reduce_prod(
    input_tensor, axis=None, keepdims=False, name=None
)

Используется в ноутбуках

Используется в руководстве	Используется в учебниках
Расширенная автоматическая дифференциация Редко используемые веса с помощью структурного обрезки	Введение в автоэнкодеры Заметки о выпуске TFP (ноутбук 0.12.1) TensorFlow Distributions: Введение

Это операция сведения для элементарной операции tf.math.multiply.

Вычисляет произведение элементов вдоль измерений, указанных в axis. Если keepdims не равно true, ранг тензора уменьшается на 1 для каждой записи в axis. Если keepdims равно true, уменьшенные измерения сохраняются с длиной 1.

Если axis равно None, все измерения уменьшаются, и возвращается тензор с одним элементом.

Например
>>> x = tf.constant([[1., 2.], [3., 4.]]) >>> tf.math.reduce_prod(x) <tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy=24.> >>> tf.math.reduce_prod(x, 0) <tf.Tensor: shape=(2,), dtype=float32, numpy=array([3., 8.], dtype=float32)> >>> tf.math.reduce_prod(x, 1) <tf.Tensor: shape=(2,), dtype=float32, numpy=array([2., 12.], dtype=float32)>

Например

>>> x = tf.constant([[1., 2.], [3., 4.]])
>>> tf.math.reduce_prod(x)
<tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy=24.>
>>> tf.math.reduce_prod(x, 0)
<tf.Tensor: shape=(2,), dtype=float32, numpy=array([3., 8.], dtype=float32)>
>>> tf.math.reduce_prod(x, 1)
<tf.Tensor: shape=(2,), dtype=float32, numpy=array([2., 12.],
dtype=float32)>

Аргументы
`input_tensor`	Тензор для сведения. Должен иметь числовой тип.
`axis`	Измерения для сведения. Если `None` (по умолчанию), сводит все измерения. Должно быть в диапазоне `[-rank(input_tensor), rank(input_tensor))`.
`keepdims`	Если true, сохраняет уменьшенные измерения с длиной 1.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемое значение
Уменьшенный тензор.

Совместимость с numpy

Эквивалентно np.prod

© 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/reduce_prod