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49179fa5
编写于
8月 10, 2020
作者:
L
LutaoChu
提交者:
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8月 10, 2020
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fix cumsum op doc for API2.0, test=develop
update the api doc for the cumsum op
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Showing
4 changed file
with
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and
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+54
-4
doc/fluid/api/paddle/cumsum.rst
doc/fluid/api/paddle/cumsum.rst
+1
-1
doc/fluid/api/tensor/cumsum.rst
doc/fluid/api/tensor/cumsum.rst
+1
-1
doc/fluid/api_cn/paddle_cn/cumsum_cn.rst
doc/fluid/api_cn/paddle_cn/cumsum_cn.rst
+1
-1
doc/fluid/api_cn/tensor_cn/cumsum_cn.rst
doc/fluid/api_cn/tensor_cn/cumsum_cn.rst
+51
-1
未找到文件。
doc/fluid/api/paddle/cumsum.rst
浏览文件 @
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...
...
@@ -2,6 +2,6 @@
cumsum
-------------------------------
:doc_source: paddle.
fluid.layers
.cumsum
:doc_source: paddle.
tensor
.cumsum
doc/fluid/api/tensor/cumsum.rst
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cumsum
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:doc_source: paddle.
fluid.layers
.cumsum
:doc_source: paddle.
tensor
.cumsum
doc/fluid/api_cn/paddle_cn/cumsum_cn.rst
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cumsum
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:doc_source: paddle.
fluid.layers
.cumsum
:doc_source: paddle.
tensor
.cumsum
doc/fluid/api_cn/tensor_cn/cumsum_cn.rst
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...
...
@@ -2,6 +2,56 @@
cumsum
-------------------------------
:doc_source: paddle.fluid.layers.cumsum
.. py:function:: paddle.cumsum(x, axis=None, dtype=None, name=None)
:alias_main: paddle.tensor.cumsum
:alias: paddle.tensor.cumsum,paddle.tensor.math.cumsum
沿给定 ``axis`` 计算张量 ``x`` 的累加和。结果的第一个元素和输入的第一个元素相同。
参数:
- **x** (Tensor) - 累加的输入,需要进行累加操作的Tensor.
- **axis** (int,可选) - 指明需要累加的维度。-1代表最后一维。默认:None,将输入展开为一维变量再进行累加计算。
- **dtype** (str,可选) - 输出Tensor的数据类型,支持int32、int64、float32、float64. 如果指定了,那么在执行操作之前,输入张量将被转换为dtype. 这对于防止数据类型溢出非常有用。默认为:None.
- **name** (str,可选)- 操作的名称(可选,默认值为None)。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name` 。
返回:累加的结果,即累加器的输出。
返回类型:Tensor
**代码示例**:
.. code-block:: python
import paddle
from paddle.imperative import to_variable
import numpy as np
paddle.enable_imperative()
data_np = np.arange(12).reshape(3, 4)
data = to_variable(data_np)
y = paddle.cumsum(data)
print(y.numpy())
# [ 0 1 3 6 10 15 21 28 36 45 55 66]
y = paddle.cumsum(data, axis=0)
print(y.numpy())
# [[ 0 1 2 3]
# [ 4 6 8 10]
# [12 15 18 21]]
y = paddle.cumsum(data, axis=-1)
print(y.numpy())
# [[ 0 1 3 6]
# [ 4 9 15 22]
# [ 8 17 27 38]]
y = paddle.cumsum(data, dtype='float64')
print(y.dtype)
# VarType.FP64
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