torch.prod

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

返回input张量中所有元素的乘积。

参数: input (Tensor) – 需要输入的张量。
关键字参数: dtype (torch.dtype, 可选) – 返回的张量的数据类型。如果指定了 dtype，则在执行操作之前将输入张量转换为此数据类型，以防止数据溢出。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) → Tensor

沿给定维度 dim 返回 input 张量中每行元素的乘积。

如果 keepdim 是 True，则输出张量与输入张量大小相同，只是在 dim 维度上其大小为 1。否则，dim 将被挤压（参见 torch.squeeze()），导致输出张量比输入张量少一个维度。

参数

input (Tensor) – 需要输入的张量。
dim (int) - 需要减少的维度。
keepdim (bool) – 是否在输出张量中保留dim维度。

关键字参数

dtype (torch.dtype, 可选) – 返回的张量的数据类型。如果指定了 dtype，则在执行操作之前将输入张量转换为此数据类型，以防止数据溢出。默认值：None。

示例：

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