BroadcastTo

Transmita una matriz para una forma compatible.

La transmisión es el proceso de hacer que las matrices tengan formas compatibles para las operaciones aritméticas. Dos formas son compatibles si para cada par de dimensiones son iguales o una de ellas es uno.

Por ejemplo:

>>> x = tf.constant([[1, 2, 3]]) # Forma (1, 3,) >>> y = tf.broadcast_to(x, [2, 3]) >>> print(y ) tf.Tensor( [[1 2 3] [1 2 3]], forma=(2, 3), dtype=int32)

En el ejemplo anterior, el Tensor de entrada con la forma de `[1, 3]` se transmite al Tensor de salida con la forma de `[2, 3]`.

Al transmitir, si un tensor tiene menos ejes de los necesarios, su forma se rellena a la izquierda con unos. Así que esto da el mismo resultado que el ejemplo anterior:

>>> x = tf.constante([1, 2, 3]) # Forma (3,) >>> y = tf.broadcast_to(x, [2, 3])

Cuando se realizan operaciones de transmisión, como multiplicar un tensor por un escalar, la transmisión (generalmente) otorga algún beneficio de tiempo o espacio, ya que el tensor de transmisión nunca se materializa.

Sin embargo, `broadcast_to` no conlleva tales beneficios. El tensor recién creado toma la memoria completa de la forma transmitida. (En un contexto gráfico, `broadcast_to` podría fusionarse con la operación posterior y luego optimizarse, sin embargo).