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)
# [0.0002268]

out2 = paddle.prod(x, -1)
# [0.027  0.0084]

out3 = paddle.prod(x, 0)
# [0.02 0.06 0.3  0.63]

out4 = paddle.prod(x, 0, keepdim=True)
# [[0.02 0.06 0.3  0.63]]

out5 = paddle.prod(x, 0, dtype='int64')
# [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])
# [105. 384.]

out7 = paddle.prod(y, (1, 2))
# [  24. 1680.]

         