tensorflow::ops::Cumsum

#include <math_ops.h>

Вычислить кумулятивную сумму тензора x по axis.

Краткое описание

По умолчанию этот оператор выполняет инклюзивную кумулятивную сумму, что означает, что первый элемент входных данных совпадает с первым элементом выходных данных:

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

Установив параметр exclusive в значение True, вместо этого выполняется эксклюзивная кумулятивная сумма:

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

Установив параметр reverse в значение 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 операторов tf.reverse.

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 быть в диапазоне [-rank(x), rank(x)).

Необязательные атрибуты (см. Attrs):

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

Возвращает:

• Output: Тензор вывода.

Общедоступные атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output out

Общедоступные 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 

Общедоступные статические функции

Attrs Exclusive(
  bool x
)

Attrs Reverse(
  bool x
)