TensorFlow張量的累積和

tf.cumsum

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

定義在：tensorflow/python/ops/math_ops.py

參見指南：數(shù)學函數(shù)>張量掃描

計算張量 x 沿軸的累積總和.
默認情況下,此操作執(zhí)行一個包含性的 cumsum,這意味著輸入的第一個元素與輸出的第一個元素相同:

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

通過將 exclusive kwarg 設置為 True,執(zhí)行專用的 cumsum：

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

通過設置reverse kwarg 為 True,cumsum 將以相反的方向執(zhí)行：

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

比這使用單獨的 tf.reverse 操作更加有效.

reverse 和 exclusive kwargs 也可以組合在一起：

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

ARGS：

• x：一個張量.必須是下列類型之一：float32,float64,int64,int32,uint8,uint16,int16,int8,complex64,complex128,qint8,quint8,qint32,half.
• axis：一個 int32 類型的張量(默認值：0).
• exclusive：如果為 True,則執(zhí)行專有的 cumsum.
• reverse：一個布爾值(默認值：False).
• name：操作的名稱(可選).

返回：

該函數(shù)返回一個張量,與 x 具有相同的類型.