官方文档：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.cumprod.html?highlight=cumprod#torch.cumprod

cumprod为cumulative product的意思，即累积乘法。
给定一个长度为$N$的向量 { x i } i = 1 N \{x_i\}^{N}_{i=1} {xi​}i=1N​，累乘后得到一个新向量 { y i } i = 1 N \{y_i\}^{N}_{i=1} {yi​}i=1N​，有：$$y_i=x_1\times x_2\times ...\times x_i$$ 例子如下：

import torch
x = torch.Tensor([1, 2, 3, 4, 5])
y = torch.cumprod(x, dim = 0)
print(y)

输出如下：

tensor([ 1., 2., 6., 24., 120.])

即分别为1，1×2，1×2×3，1×2×3×4，1×2×3×4×5。

形式化定义如下：

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

• input：输入向量
• dim：在哪一维度上进行累乘
• dtype：输出结果的元素类别，默认应该是按float判断
• out：输出结果
• res：输出结果