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编写于
9月 16, 2022
作者:
M
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差异文件
docs(mge/functional): enhance functional statstic func docstring
GitOrigin-RevId: 1045aecf15801d8d7c22bdd691f13038c7d1c2ce
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+343
-141
imperative/python/megengine/functional/math.py
imperative/python/megengine/functional/math.py
+327
-136
imperative/python/megengine/functional/tensor.py
imperative/python/megengine/functional/tensor.py
+16
-5
未找到文件。
imperative/python/megengine/functional/math.py
浏览文件 @
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此差异已折叠。
点击以展开。
imperative/python/megengine/functional/tensor.py
浏览文件 @
22286579
...
...
@@ -1126,17 +1126,28 @@ def roll(
def
cumsum
(
inp
:
Tensor
,
axis
:
int
):
r
"""C
omputes the cumulative sum of elements along
given axis.
r
"""C
alculates the cumulative sum of tensor elements over a
given axis.
Args:
inp: input tensor.
axis: axis along which cumsum is performed.
inp: input tensor. Should have a numeric data type.
axis: axis along which cumulative sums must be computed.
Returns:
a tensor containing the cumulative sums.
Examples:
>>> x = Tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], "int32")
>>> F.cumsum(x, 1)
If :math:`x_i` is ``NaN``, the cumulative sums is ``NaN`` (i.e., ``NaN`` values propagate).
Examples:
>>> x = Tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
>>> F.cumsum(x, axis = 0)
Tensor([[1 2 3]
[5 7 9]], dtype=int32, device=xpux:0)
>>> F.cumsum(x, axis = 1)
Tensor([[ 1 3 6]
[ 4 9 15]], dtype=int32, device=xpux:0)
"""
assert
isinstance
(
inp
,
Tensor
),
"input of cumsum must be type of Tensor"
op
=
builtin
.
Cumsum
(
axis
=
axis
,
exclusive
=
False
,
reverse
=
False
)
...
...
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