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- 界面和描述不一致，但不影响操作。

- 表述不通顺，但不影响理解。

- 版本号不匹配：如软件包名称、界面版本号。

易用性

- 易用性：

- 关键步骤错误或缺失，无法指导用户完成任务。

- 缺少主要功能描述、关键词解释、必要前提条件、注意事项等。

- 描述内容存在歧义指代不明、上下文矛盾。

- 逻辑不清晰，该分类、分项、分步骤的没有给出。

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- 正确性：

- 技术原理、功能、支持平台、参数类型、异常报错等描述和软件实现不一致。

- 原理图、架构图等存在错误。

- 命令、命令参数等错误。

- 代码片段错误。

- 命令无法完成对应功能。

- 界面错误，无法指导操作。

- 代码样例运行报错、运行结果不符。

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mindspore.ops.cumprod

mindspore.ops.cumprod(input, dim, dtype=None)

返回tensor在指定维度上累积的元素乘积。

$$y_i=x_1\ast x_2\ast x_3\ast ...\ast x_i$$

参数：

• input (Tensor) - 输入tensor。

• dim (int) - 指定计算维度。

• dtype (mindspore.dtype, 可选) - 返回的数据类型。默认 None 。

返回：

Tensor

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore
>>> input = mindspore.tensor([[1, 2, 3],
...                           [4, 5, 6]])
>>> mindspore.ops.cumprod(input, dim=0)
Tensor(shape=[2, 3], dtype=Int64, value=
[[ 1,  2,  3],
 [ 4, 10, 18]])
>>> mindspore.ops.cumprod(input, dim=1)
Tensor(shape=[2, 3], dtype=Int64, value=
[[  1,   2,   6],
 [  4,  20, 120]])