cupy.ufunc#

class cupy.ufunc(name, nin, nout, _Ops ops, preamble=u'', loop_prep=u'', doc=u'', default_casting=None, _Ops out_ops=None, *, cutensor_op=None, scatter_op=None)[source]#

通用函数。

变量：

  • ~ufunc.name (str) – 通用函数的名称。

  • ~ufunc.nin (int) – 输入参数的数量。

  • ~ufunc.nout (int) – 输出参数的数量。

  • ~ufunc.nargs (int) – 所有参数的数量。

方法

__call__()#

逐元素地将通用函数应用于参数。

参数：

  • args – 输入参数。每个参数可以是 cupy.ndarray 对象或标量。输出参数可以省略或通过 out 参数指定。

  • out (cupy.ndarray) – 输出数组。默认情况下，它输出到新的数组。

  • dtype – 数据类型说明符。

返回：

输出数组或输出数组的元组。

accumulate(self, array, axis=0, dtype=None, out=None)#

对 array 应用 ufunc 进行累加。

另请参阅

numpy.ufunc.accumulate()

at(self, a, indices, b=None)#

对操作数 a 中由 indices 指定的元素应用就地操作。

另请参阅

numpy.ufunc.at()

outer(self, A, B, **kwargs)#

将 ufunc 操作应用于 A 和 B 中所有元素对。

另请参阅

numpy.ufunc.outer()

reduce(self, array, axis=0, dtype=None, out=None, keepdims=False)#

对 array 应用 ufunc 进行约简。

另请参阅

numpy.ufunc.reduce()

reduceat(self, array, indices, axis=0, dtype=None, out=None)#

对 array 应用 ufunc 并指定索引进行约简。

另请参阅

numpy.ufunc.reduceat()

__eq__(value, /)#

Return self==value.

__ne__(value, /)#

Return self!=value.

__lt__(value, /)#

Return self<value.

__le__(value, /)#

Return self<=value.

__gt__(value, /)#

Return self>value.

__ge__(value, /)#

Return self>=value.

属性

name#
nargs#
nin#
nout#
types#

类型签名的列表。

每个类型签名由输入和输出的类型字符代码表示，用 ‘->’ 分隔。