Python – tensorflow.math.cumsum()

tensorflow.math.cumsum()是TensorFlow的一个数学函数，用于计算给定张量的累积和。累积和是从起始位置开始的所有元素的总和。

语法：

tensorflow.math.cumsum(x, axis=None, exclusive=False, reverse=False, name=None) 

参数：

• x：输入张量。
• axis：一个整数，指定执行累积和的轴。默认情况下，计算整个张量的累积和。
• exclusive：一个布尔值。如果为“True”，则不包括当前的元素进行累积和。默认值为“False”。
• reverse：一个布尔值。如果为“True”，则累积和按相反的方式进行。默认值为“False”。
• name：操作的名称（可选）。

返回值：

返回一个张量，其中指定轴上的每个元素都等于输入张量上该位置之前的所有元素之和。

示例：

import tensorflow as tf

x = tf.constant([1, 2, 3, 4])

cumsum = tf.math.cumsum(x)

print('Cumulative sum without axis:')
print(cumsum.numpy())  # Output: [ 1  3  6 10]

# Axis example
matrix = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

cumsum = tf.math.cumsum(matrix, axis=1)

print('Cumulative sum with axis:')
print(cumsum.numpy())  
# Output: 
# [[ 1  3  6]
#  [ 4  9 15]
#  [ 7 15 24]]

以上示例中，首先使用cumsum()计算了一个一维张量的累积和，然后使用axis参数在二维张量的行轴上计算了累积和。

注意：

尽管此函数与标准的numpy累积和函数具有相似的功能，但它不是numpy中的一个函数。此函数只能在TensorFlow中使用。