torch.prod

torch.prod(input: Tensor, *, dtype: Optional[_dtype]) → Tensor

返回 input 张量中所有元素的乘积。

参数:

input (Tensor) – 输入张量。

关键字参数:

dtype（ torch.dtype ，可选）- 返回张量的期望数据类型。如果指定，则在执行操作之前将输入张量转换为 dtype 。这有助于防止数据类型溢出。默认：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

返回给定维度 dim 的 input 张量每行的乘积。

如果 keepdim 是 True ，则输出张量的大小与 input 相同，除了在维度 dim 处大小为 1。否则， dim 被压缩（见 torch.squeeze() ），导致输出张量比 input 少一个维度。

参数:

• input (Tensor) – 输入张量。

• dim（整数）- 要减少的维度。

• keepdim（布尔值）- 输出张量是否保留 dim 。

关键字参数:

dtype（ torch.dtype ，可选）- 返回张量的期望数据类型。如果指定，则在执行操作之前将输入张量转换为 dtype 。这有助于防止数据类型溢出。默认：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])