python–tensorlow.math.cusum()
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TensorFlow 是谷歌设计的开源 Python 库，用于开发机器学习模型和深度学习神经网络。 cumsum() 用于计算输入张量的累计和。
语法: tensorflow.math.cumsum(x，轴，独占，反转，名称)
参数:
- x: 是输入张量。此张量允许的数据类型是 float32、float64、int64、int32、uint8、uint16、int16、int8、complex64、complex128、qint8、quint8、qint32、half。
- 轴(可选):是 int32 类型的张量。它的值应该在 int32 类型的张量范围内(默认值:0)。必须在[-rank(x)，rank(x)]范围内。默认值为 0。
- 独占(可选):属于 bool 类型。默认值为假，如果设置为真，则输入[a，b，c]的输出将为[0，a，a+b]。
- 反转(可选):是 bool 类型。默认值为 False，如果设置为 true，则输入[a，b，c]的输出将为[a+b+c，a+b，a]。
- 名称(可选):定义操作的名称。
返回:返回与 x 相同数据类型的张量。
例 1:
蟒蛇 3
# importing the library
import tensorflow as tf
# initializing the input
a = tf.constant([1, 2, 4, 5], dtype = tf.int32)
# Printing the input
print("Input: ",a)
# Cumulative sum
res = tf.math.cumsum(a)
# Printing the result
print("Output: ",res)
输出:
Input: tf.Tensor([1 2 4 5], shape=(4,), dtype=int32)
Output: tf.Tensor([ 1 3 7 12], shape=(4,), dtype=int32)
示例 2: 在此示例中，反向和排他都设置为真。
蟒蛇 3
# importing the library
import tensorflow as tf
# initializing the input
a = tf.constant([2, 3, 4, 5], dtype = tf.int32)
# Printing the input
print("Input: ",a)
# Cumulative sum
res = tf.math.cumsum(a, reverse = True, exclusive = True)
# Printing the result
print("Output: ",res)
输出:
Input: tf.Tensor([2 3 4 5], shape=(4,), dtype=int32)
Output: tf.Tensor([12 9 5 0], shape=(4,), dtype=int32)
