prod

paddle. prod ( x, axis=None, keepdim=False, dtype=None, name=None ) [源代码]

对指定维度上的 Tensor 元素进行求乘积运算，并输出相应的计算结果。

参数

  • x (Tensor) - 输入的 Tensor，数据类型为：float32、float64、int32、int64。

  • axis (int|list|tuple，可选) - 求乘积运算的维度。如果是 None，则计算所有元素的乘积并返回包含单个元素的 Tensor，否则该参数必须在 \([-x.ndim, x.ndim)\) 范围内。如果 \(axis[i] < 0\)，则维度将变为 \(x.ndim + axis[i]\)，默认为 None。

  • keepdim (bool，可选) - 是否在输出 Tensor 中保留输入的维度。除非 keepdim 为 True，否则输出 Tensor 的维度将比输入 Tensor 小一维，默认值为 False。

  • dtype (str，可选) - 输出 Tensor 的数据类型，支持 int32、int64、float32、float64。如果指定了该参数，那么在执行操作之前，输入 Tensor 将被转换为 dtype 类型。这对于防止数据类型溢出非常有用。若参数为空，则输出变量的数据类型和输入变量相同，默认为：None。

  • name (str，可选) - 具体用法请参见 Name，一般无需设置，默认值为 None。

返回

输入 Tensor 在指定 axis 上的累乘的结果。

代码示例

>>> import paddle

>>> # the axis is a int element
>>> x = paddle.to_tensor([[0.2, 0.3, 0.5, 0.9],
...                       [0.1, 0.2, 0.6, 0.7]])
>>> out1 = paddle.prod(x)
>>> out1
Tensor(shape=[], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
0.00022680)

>>> out2 = paddle.prod(x, -1)
>>> out2
Tensor(shape=[2], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[0.02700000, 0.00840000])

>>> out3 = paddle.prod(x, 0)
>>> out3
Tensor(shape=[4], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[0.02000000, 0.06000000, 0.30000001, 0.63000000])

>>> out4 = paddle.prod(x, 0, keepdim=True)
>>> out4
Tensor(shape=[1, 4], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[[0.02000000, 0.06000000, 0.30000001, 0.63000000]])

>>> out5 = paddle.prod(x, 0, dtype='int64')
>>> out5
Tensor(shape=[4], dtype=int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[0, 0, 0, 0])

>>> # the axis is list
>>> y = paddle.to_tensor([[[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]],
...                         [[5.0, 6.0], [7.0, 8.0]]])
>>> out6 = paddle.prod(y, [0, 1])
>>> out6
Tensor(shape=[2], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[105., 384.])

>>> out7 = paddle.prod(y, (1, 2))
>>> out7
Tensor(shape=[2], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[24.  , 1680.])