TensorFlow张量的累积和

由 Carrie 创建, 最后一次修改 2017-09-25

tf.cumsum

cumsum (  
    x ,  
    axis = 0 ,  
    exclusive = False ,  
    reverse = False ,  
    name = None
  )

定义在:tensorflow/python/ops/math_ops.py

参见指南:数学函数>张量扫描

计算张量 x 沿轴的累积总和.
默认情况下,此操作执行一个包含性的 cumsum,这意味着输入的第一个元素与输出的第一个元素相同:

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

通过将 exclusive kwarg 设置为 True,执行专用的 cumsum:

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

通过设置reverse kwarg 为 True,cumsum 将以相反的方向执行:

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

比这使用单独的 tf.reverse 操作更加有效.

reverse 和 exclusive kwargs 也可以组合在一起:

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

ARGS:

  • x:一个张量.必须是下列类型之一:float32,float64,int64,int32,uint8,uint16,int16,int8,complex64,complex128,qint8,quint8,qint32,half.
  • axis:一个 int32 类型的张量(默认值:0).
  • exclusive:如果为 True,则执行专有的 cumsum.
  • reverse:一个布尔值(默认值:False).
  • name:操作的名称(可选).

返回:

该函数返回一个张量,与 x 具有相同的类型.

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