tensorflow::ops::Cumsum

#include <math_ops.h>

Вычислить кумулятивную сумму тензора x вдоль axis.

Summary

По умолчанию, этот оператор выполняет включительную кумулятивную сумму, что означает, что первый элемент входного значения идентичен первому элементу выходного значения:

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

Установив параметр exclusive в True, выполняется исключительная кумулятивная сумма:

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

Установив параметр reverse в True, кумулятивная сумма выполняется в обратном направлении:

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

Это более эффективно, чем использование отдельных tf.reverse операторов.

Параметры reverse и exclusive также могут быть объединены:

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

Аргументы:

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

Необязательные атрибуты (см. Attrs):

• exclusive: Если True, выполнить исключительную кумулятивную сумму.
• reverse: A bool (по умолчанию: False).

Возвращает:

• Output: Тензор результата.

Публичные атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output out

Публичные 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 

Публичные статические функции

Attrs Exclusive(
  bool x
)

Attrs Reverse(
  bool x
)