PyTorch 中cumprod函数计算张量沿指定维度的累积乘积详解和代码示例

torch.cumprod 是 PyTorch 中用于 计算张量沿指定维度的累积乘积（cumulative product） 的函数。

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1、函数原型

torch.cumprod(input, dim, *, dtype=None, out=None) → Tensor

参数说明：

参数	说明
input	输入张量
dim	累积乘积的维度
dtype	可选：指定输出类型（默认与输入类型相同）
out	可选：输出张量（用于 inplace）

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2、功能说明

对于指定维度 dim，返回一个张量，其中每个元素是该位置及之前所有元素的乘积。

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3、示例代码

示例 1：一维张量

import torchx = torch.tensor([1, 2, 3, 4], dtype=torch.float32)
y = torch.cumprod(x, dim=0)
print("输入:", x)
print("累积乘积:", y)

输出：

输入: tensor([1., 2., 3., 4.])
累积乘积: tensor([ 1.,  2.,  6., 24.])

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示例 2：二维张量，沿 dim=0（列）

x = torch.tensor([[1, 2, 3],[4, 5, 6],[7, 8, 9]], dtype=torch.float32)y = torch.cumprod(x, dim=0)
print(y)

输出：

tensor([[  1.,   2.,   3.],[  4.,  10.,  18.],[ 28.,  80., 162.]])

计算过程解释（逐列）：

• 第 1 列: [1, 4, 7] → [1, 1×4=4, 4×7=28]
• 第 2 列: [2, 5, 8] → [2, 2×5=10, 10×8=80]
• 第 3 列: [3, 6, 9] → [3, 3×6=18, 18×9=162]

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示例 3：使用 dtype 强制类型

x = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int32)
y = torch.cumprod(x, dim=0, dtype=torch.float32)
print(y)

输出：

tensor([1., 2., 6.])

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4、综合应用示例

下面是一个完整的示例，展示了 torch.cumprod 在神经网络训练中如何用于 前向传播中累积权重乘积的计算。这种用法常见于：

• 路径权重乘积模型（Path Weight Product Models）
• 自定义神经网络结构中累积乘积（如神经ODE、概率模型）

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4.1、示例背景

假设我们有一个网络结构：每一层只有一个权重因子，我们要计算所有权重乘积作为 forward 输出的一部分。

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4.2、示例代码：累积权重乘积的自定义网络

import torch
import torch.nn as nnclass CumprodNet(nn.Module):def __init__(self, num_layers):super(CumprodNet, self).__init__()# 每层一个标量权重参数，初始化为 0.9 左右self.weights = nn.Parameter(torch.rand(num_layers) * 0.2 + 0.9)def forward(self, x):# 假设 x 是输入标量或批量张量# 计算权重的累积乘积path_weights = torch.cumprod(self.weights, dim=0)# 将每层的路径加权输出加总outputs = torch.stack([x * pw for pw in path_weights], dim=0)return outputs.sum(dim=0), path_weights  # 返回结果和路径乘积向量# 初始化模型
model = CumprodNet(num_layers=4)# 输入张量（可批量）
x = torch.tensor([1.0], requires_grad=True)# 前向传播
output, path_weights = model(x)# 打印结果
print("权重参数:", model.weights.data)
print("累积乘积:", path_weights)
print("最终输出:", output)# 反向传播
output.backward()
print("输入梯度:", x.grad)

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4.3、输出说明（示例）

假设 self.weights = [0.91, 0.95, 1.01, 1.05]：

cumprod 将计算：

[0.91,0.91 × 0.95 = 0.8645,0.8645 × 1.01 = 0.8731,0.8731 × 1.05 ≈ 0.9167]

然后每个都乘上输入 x，最后加总作为最终输出。

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4.4、应用场景

1. 路径加权神经网络
2. 可学习的指数衰减控制
3. 自定义 RNN、深层残差控制器中的动态路径参数建模
4. 强化学习中的路径概率分布建模（Policy Gradient）

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5、注意事项

• cumprod 会在指定维度上，按顺序相乘；
• 输入中如果有 0，后续的所有乘积都会变为 0；
• 常用于概率连乘、对数空间建模前的准备步骤（比如前向链式法则）。

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6、与相关函数对比

函数	功能
torch.cumsum	累加和
torch.cumprod	累乘积
torch.prod	所有元素乘积（非逐步）
torch.cummax / cummin	累积最大/最小值