pypto.prod#

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#

对一个多维向量按照指定的维度进行数据累乘。

函数原型#

prod(input: Tensor,  dim: int, keepdim: bool = False) -> 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。
Tensor支持的数据类型为:DT_FP32,DT_INT32,DT_INT16。
不支持空Tensor;Shape仅支持2-4维,Shape Size不大于2147483647(即INT32_MAX)。

dim

输入

源操作数。
支持任意单轴。

keepdim

输入

源操作数。
控制在进行归约后,是否保持被压缩的维度。
默认值为False。

返回值说明#

返回输出Tensor,输出Tensor的Shape与keepdim参数相关。

若keepdim参数为 True,则在执行归约操作后保留被归约的维度。输出Tensor在除dim指定的维度外,其他维度的Shape与输入Tensor的Shape一致,而在dim指定的维度上的大小为 1。

若keepdim参数为 False(默认),则被归约的维度会从输出Tensor中移除,而tileshape中对应的维度不变, 所以建议在调其他operation前重设tileshape。

约束说明#

  1. TileShape大小不超过 64KB;

  2. 尾轴要 32bytes 对齐;

TileShape设置示例#

TileShape维度应和输入input一致。

如输入intput shape为[m, n],输出为[m, 1],TileShape设置为[m1, n1], 则m1, n1分别用于切分m, n轴。

pypto.set_vec_tile_shapes(m1, n1)

调用示例#

x = pypto.tensor([2, 3], pypto.DT_FP32)
y = pypto.prod(x, -1, True)

结果示例如下:

输入数据 x: [[1.0 2.0 3.0],
             [1.0 2.0 3.0]]
输出数据 y: [[6.0],
             [6.0]]