tensorflow::ops::Cumsum

#include <math_ops.h>

Вычисляет кумулятивную сумму тензора x вдоль axis.

Сводка

По умолчанию эта операция вычисляет включительную кумулятивную сумму, то есть первый элемент входных данных совпадает с первым элементом выходных данных:

tf.cumsum([a, b, c])  # => [a, a + b, a + b + c]

Если задать для именованного аргумента exclusive значение True, вместо этого вычисляется исключительная кумулятивная сумма:

tf.cumsum([a, b, c], exclusive=True)  # => [0, a, a + b]

Если задать для именованного аргумента reverse значение True, кумулятивная сумма вычисляется в обратном направлении:

tf.cumsum([a, b, c], reverse=True)  # => [a + b + c, b + c, c]

Это эффективнее, чем использовать отдельные операции tf.reverse.

Именованные аргументы reverse и exclusive также можно использовать вместе:

tf.cumsum([a, b, c], exclusive=True, reverse=True)  # => [b + c, c, 0]

Аргументы:

• scope: объект Scope
• x: Tensor. Должен иметь один из следующих типов: float32, float64, int64, int32, uint8, uint16, int16, int8, complex64, complex128, qint8, quint8, qint32, half.
• axis: Tensor типа int32 (по умолчанию: 0). Значение должно находиться в диапазоне [-rank(x), rank(x)).

Необязательные атрибуты (см. Attrs):

• exclusive: если True, вычисляется исключительная кумулятивная сумма.
• reverse: bool (по умолчанию: False).

Возвращает:

• Output: выходной тензор.

Открытые атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output out

Открытые функции

 Cumsum(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input x,
  ::tensorflow::Input axis
)

 Cumsum(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input x,
  ::tensorflow::Input axis,
  const Cumsum::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

operator::tensorflow::Input() const 

operator::tensorflow::Output() const 

Открытые статические функции

Attrs Exclusive(
  bool x
)

Attrs Reverse(
  bool x
)