pypto.cumprod#
产品支持情况#
产品 |
是否支持 |
|---|---|
Ascend 950PR/Ascend 950DT |
√ |
Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品 |
√ |
Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品 |
√ |
功能说明#
计算输入Tensor input沿指定维度的累积乘积。
函数原型#
cumprod(input: Tensor, dim: int) -> Tensor:
参数说明#
参数名 |
输入/输出 |
说明 |
|---|---|---|
input |
输入 |
源操作数。支持的类型为:Tensor。支持的数据类型为:DT_FP16,DT_BF16,DT_FP32。不支持空Tensor;Shape仅支持1-4维;Shape Size不大于2147483647(即INT32_MAX)。 |
dim |
输入 |
源操作数。指定累积维度。int 类型。 |
返回值说明#
输出Tensor Shape与输入input一致。 input为DT_FP16,DT_BF16,DT_FP32等类型时,输出数据类型和输入input一致。
约束说明#
dim:指定计算累积乘积的维度,必须在输入Tensor input的有效维度范围内,其值需满足-input.dim <= dim < input.dim;
input的dim轴ViewShape不可切分,其余维度不做限制;
TileShape的维度与input相同,所有输入和输出的TileShape大小总和不能超过UB内存的大小。
调用示例#
TileShape设置示例#
调用该operation接口前,应通过set_vec_tile_shapes设置TileShape。
TileShape维度应和输出一致。
如输入input shape为[m, n],输出为[m, n],TileShape设置为[m1, n1],则m1, n1分别用于切分m, n轴。
pypto.set_vec_tile_shapes(4, 16)
接口调用示例#
input = pypto.tensor([2, 3], pypto.DT_FP32) # shape (2, 3)
dim = 0
y = pypto.cumprod(input, dim)
结果示例如下:
输入数据 x: [[0 1 2],
[3 4 5]]
输出数据 y: [[0 1 2],
[0 4 10]] # shape (2, 3)