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Python – tensorflow.math.cumsum()

Python – tensorflow.math.cumsum()

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积和。

语法: tensorflow.math.cumsum(x, axis, exclusive, reverse, name)

参数:

  • x:它是输入的张量。这个张量允许的dtype是float32, float64, int64, int32, uint8, uint16, int16, int8, complex64, complex128, qint8, quint8, qint32, half。
  • axis（可选）:它是一个int32类型的张量。它的值应该在一个int32类型的张量的范围内（默认：0）。必须在[-rank(x), rank(x)]范围内。默认值是0。
  • exclusive（可选）:它的类型是bool。默认值是False，如果设置为true，那么输入[a, b, c]的输出将是[0, a, a+b]。
  • reverse（可选）:它的类型是bool。默认值是False，如果设置为true，那么输入[a, b, c]的输出将是[a+b+c, a+b, a]。
  • name（可选）:它定义了操作的名称。

返回：它返回一个与x具有相同dtype的张量。

示例 1:

# 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)
Python

输出:

Input:  tf.Tensor([1 2 4 5], shape=(4,), dtype=int32)
Output:  tf.Tensor([ 1  3  7 12], shape=(4,), dtype=int32)
Python

例子2：在这个例子中，反向和排他都被设置为 “真”。

# 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)
Python

输出:

Input:  tf.Tensor([2 3 4 5], shape=(4,), dtype=int32)
Output:  tf.Tensor([12  9  5  0], shape=(4,), dtype=int32)
Python

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