TensorFlow张量的累积和

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.