torch 累计函数 cumprod，cumsum示例

最新推荐文章于 2025-07-20 15:56:50 发布
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#深度学习 #python #pytorch

本文介绍了如何在PyTorch中使用torch.cumprod()和torch.cumsum()函数计算向量A的累积乘积和累积和。通过实例展示了这两个函数的用法，并提供了输出结果。 
A = torch.tensor([2,4,5,6])
B = torch.cumprod(A,-1)
C = torch.cumsum(A,-1)
print(B)
print(C)

输出：

tensor([  2,   8,  40, 240])
tensor([ 2,  6, 11, 17])

Process finished with exit code 0
Pytorch快速入门系列---（一）张量及运算
qq_42681787的博客
03-06 4377
在上面的例子中，我们演示了如何调用pytorch中的函数查看、修改默认数据类型，但是这种修改是全局的，如何我们想要把一个张量a（32位浮点型）转换为16位有符号整型但是又不影响其他张量的数据类型怎么办呢？我们接着看下面一个例子。torch.sort()函数：对一维张量进行排序，或者对高维张量在指定的维度进行排序，在输出排序结果的同时，还会输出对应的值在原始位置的索引。张量计算主要包括张量之间的大小比较、张量的基本运算（元素之间的运算和矩阵之间的运算）、张量与统计相关的运算（排序、最大值、最小值）
机器学习之神经网络（从神经网络结构到pytorch基本用法）
Lin_w_x的博客
11-19 3970
机器学习神经网络
torch中的cumprod函数
steptoward的博客
01-18 1578
计算tensor某个维度上元素的累计乘积。
torch.cumprod函数详解
qq_45138078的博客
03-30 3118
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。其中，参数input是输入张量，可以是一个一维或多维张量。参数dim表示需要执行累积乘积操作的维度，可以是一个整数或一个元组。上述代码将输出一个形状与x相同的新张量y，其中每个元素的值等于其在x及之前所有元素的乘积。注意，对于第0列而言，y中对应的元素与x中对应的元素相同。
torch.cumsum() 和 torch.cumprod()
qq_30122359的博客
11-07 1万+
import torch as t a = t.arange(0, 6).view(2,3) print(a) a.cumsum(dim=0) a = t.arange(0, 6).view(2,3) print(a) a.cumsum(dim=1) 对于二维输入a，dim=0(第1行不动，将第1行累加到其他行)；dim=1(进入最内层，转化成列处理。第1列不动，将第1列累加...
PyTorch 中cumprod函数计算张量沿指定维度的累积乘积详解和代码示例
qq_36812406的博客
06-07 772
每层一个标量权重参数，初始化为 0.9 左右# 假设 x 是输入标量或批量张量# 计算权重的累积乘积# 将每层的路径加权输出加总return outputs.sum(dim=0), path_weights # 返回结果和路径乘积向量# 初始化模型# 输入张量（可批量）# 前向传播# 打印结果print("权重参数:", model.weights.data)print("累积乘积:", path_weights)print("最终输出:", output)# 反向传播。
Pytorch之torch.cumprod()语法、参数和实际应用案例
王国平的博客
07-14 756
在PyTorch中，`torch.cumprod()` 是一个用于计算张量累积乘积的函数。以下从功能、语法、应用案例、常见错误及注意事项五个方面进行详细阐述。
pytorch(其他操作)
qq_44815135的博客
06-05 1251
深拷贝是指创建一个新对象，将被复制对象的所有内容逐个复制到新对象中，包括对象的所有属性和嵌套对象。torch.diag_embed() 是 PyTorch 中的一个函数，用于创建一个以给定对角线元素填充的张量，或者将一维张量转换为对角矩阵。torch.diag() 是 PyTorch 中的一个函数，用于创建一个以给定对角线元素填充的张量，或者从一个二维张量中提取对角线元素。torch.diagflat() 是 PyTorch 中的一个函数，用于创建一个以给定一维张量进行扁平化后的元素填充的张量。
Pytorch中张量的基本使用
qq_61902927的博客
07-21 1283
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4、深入理解张量操作：从基础到高级应用
最新发布
h6j7k8l9p0的博客
07-20 50
本文深入讲解了深度学习中的张量操作，涵盖缩减操作、值比较操作、逻辑操作、相邻元素操作、数组反转操作、拼接与分割操作、重塑操作以及广播操作等核心主题。同时，详细对比了Python、NumPy、TensorFlow和PyTorch中相关操作的实现方式，并提供了代码示例和性能比较，为读者全面掌握张量操作提供实用指导。
详解torch.Tensor的4种乘法
09-16
主要介绍了详解torch.Tensor的4种乘法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
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02-25 2414
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