reduce_prod

功能说明

按某个轴求乘积，进行降维。

函数原型

reduce_prod(raw_tensor, axis, keepdims=False)

参数说明

• raw_tensor：输入tensor，tvm.tensor类型。

  Atlas 200/300/500 推理产品：支持的数据类型有float16、float32

  Atlas 训练系列产品：支持的数据类型有float16、float32

  Atlas 推理系列产品（Ascend 310P处理器）：支持的数据类型有float16、float32、int32

  Atlas 200I/500 A2推理产品：支持的数据类型有float16、float32

  Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：支持的数据类型有float16、float32

• axis：做reduce操作的轴，取值范围：[-d,d-1]，其中d是raw_tensor的维数，int或list类型。
• keepdims：默认值是False，表示做reduce操作后，操作的轴长度为0，例如，原shape是(10,10,10)，keepdims=False时，reduce后shape是(10,10)。若将该参数值设置为True，表示做reduce操作后，操作的轴的长度设置为1，例如，原shape是(10,10,10)，keepdims=True时，reduce后shape是(10,10,1)。

返回值

res_tensor：按某个轴求乘积后的tensor，tvm.tensor类型。

约束说明

由于计算平台的数据排布限制，reduce操作后的数据需要进行一次重排才能进行后续的操作。当前暂时不能在reduce操作后进行任何向量运算操作。

支持的型号

Atlas 200/300/500 推理产品

Atlas 训练系列产品

Atlas 推理系列产品（Ascend 310P处理器）

Atlas 200I/500 A2推理产品

Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品

调用示例

from tbe import tvm
from tbe import dsl
shape = (1024,1024)
input_dtype = "float16"
data = tvm.placeholder(shape, name="data", dtype=input_dtype)
res = dsl.reduce_prod(data, axis=1)