tf.math.reduce_prod

Вычисляет tf.math.multiply элементов по измерениям тензора.

Просмотреть псевдонимы

Основные псевдонимы

tf.reduce_prod

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

Используется в блокнотах

Используется в руководстве	Используется в учебных материалах
Расширенное автоматическое дифференцирование Разреженные веса с помощью структурного прореживания	Введение в автоэнкодеры Блокнот с примечаниями к выпуску TFP (0.12.1) Распределения TensorFlow: краткое введение

Это операция редукции для поэлементной операции tf.math.multiply.

Выполняет редукцию input_tensor по измерениям, указанным в axis. Если значение keepdims не равно true, ранг тензора уменьшается на 1 для каждой записи в axis. Если значение keepdims равно true, редуцированные измерения сохраняются с длиной 1.

Если axis равно None, выполняется редукция по всем измерениям и возвращается тензор с одним элементом.

Пример
>>> 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)>

Пример

>>> 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 которого выполняется редукция. Должен иметь числовой тип.
`axis`	Измерения, по которым выполняется редукция. Если равно `None` (по умолчанию), редукция выполняется по всем измерениям. Значение должно находиться в диапазоне `[-rank(input_tensor), rank(input_tensor))`.
`keepdims`	Если true, редуцированные измерения сохраняются с длиной 1.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращает
Редуцированный 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