使用其他op实现2.3中的cumprod算子

[VVJY]

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在线使用的paddle版本为2.0不支持cumprod算子，为了模型尽快上线，想要在paddle2.0版本下使用其他op实现cumprod功能，应该怎样高效实现呢？ 直接for循环计算累乘，代码如下，这样功能和性能上ok么？ def manual_cumprod(tensor, axis=0, name_t):

获取张量的形状

    shape = tensor.shape
    # 获取累积乘积的维度大小
    cumprod_dim_size = shape[axis]

    # 初始化累积乘积的结果张量，与输入张量形状相同，数据类型一致
    cumprod_tensor = paddle.zeros_like(tensor, name = name_t)

    # 沿着指定维度进行循环，计算累积乘积
    for i in range(cumprod_dim_size):
        # 如果是第一次循环，直接将当前位置的元素复制到结果张量中
        if i == 0:
            cumprod_tensor = tensor.slice(axis=axis, start=i, end=i+1)
        else:
            # 否则，将当前位置的元素与之前的累积乘积相乘，并更新结果张量
            prev_cumprod = cumprod_tensor.slice(axis=axis, start=i-1, end=i)
            curr_element = tensor.slice(axis=axis, start=i, end=i+1)
            curr_cumprod = prev_cumprod * curr_element
            # 更新结果张量中当前位置及之后位置的元素
            cumprod_tensor.slice_assign(curr_cumprod, axis=axis, start=i)
    return cumprod_tensor

[BiynXu]

这种方式组网大概率性能会比较差。 建议升级paddle版本到2.6，paddle2.3以上有cumprod算子的实现。 或者考虑自定义算子。