torch.prod¶

torch.prod(input, *, dtype=None) → 张量¶

返回input张量中所有元素的乘积。

Parameters: 输入 (张量) – 输入张量。
Keyword Arguments: dtype (torch.dtype, 可选) – 返回张量的所需数据类型。如果指定，输入张量在操作执行前会被转换为 dtype。这对于防止数据类型溢出很有用。默认值：None。

示例：

>>> a = torch.randn(1, 3)
>>> a
tensor([[-0.8020,  0.5428, -1.5854]])
>>> torch.prod(a)
tensor(0.6902)

torch.prod(input, dim, keepdim=False, *, dtype=None) → 张量

返回给定维度dim中input张量每行的乘积。

如果 keepdim 是 True，输出张量的大小与 input 相同，除了在维度 dim 上大小为1。否则，dim 被压缩（参见 torch.squeeze()），导致输出张量的维度比 input 少1。

Parameters

输入 (张量) – 输入张量。
dim (int) – 要减少的维度。
keepdim (布尔值) – 输出张量是否保留dim。

Keyword Arguments

dtype (torch.dtype, 可选) – 返回张量的所需数据类型。如果指定，输入张量在操作执行前会被转换为 dtype。这对于防止数据类型溢出很有用。默认值：None。

示例：

>>> a = torch.randn(4, 2)
>>> a
张量([[ 0.5261, -0.3837],
        [ 1.1857, -0.2498],
        [-1.1646,  0.0705],
        [ 1.1131, -1.0629]])
>>> torch.prod(a, 1)
张量([-0.2018, -0.2962, -0.0821, -1.1831])