torch.cumprod
时间: 2023-10-12 16:00:40 浏览: 44
torch.cumprod是PyTorch深度学习框架中的一个函数,用于对输入张量按指定维度进行逐元素累积乘积操作。具体来说,它返回一个与输入张量大小相同的张量,其中每个元素的值等于其在输入张量及之前所有元素的乘积。 举个例子,如果有一个形状为(3, 4)的张量x,我们可以使用torch.cumprod(x, dim=0)对它沿着第0个维度进行逐元素累积乘积操作,得到一个形状相同的新张量y。 如果我们有一个长度为N的向量x,我们可以使用torch.cumprod(x, dim=0)对它进行逐元素累乘操作,得到一个长度为N的新向量y,其中每个元素yi等于x1乘以x2乘以...乘以xi。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [torch.cumprod函数详解](https://blog.csdn.net/qq_45138078/article/details/129860167)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Pytorch torch.cumprod()的简单理解与用法](https://blog.csdn.net/qq_40714949/article/details/126667931)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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