BroadcastTo

互換性のある形状の配列をブロードキャストします。

ブロードキャストは、算術演算に対応する形状を持つように配列を作成するプロセスです。 2 つの形状は、各次元のペアが等しいか、いずれかが 1 である場合に互換性があります。

例えば：

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

上記の例では、`[1, 3]` の形状を持つ入力 Tensor は、`[2, 3]` の形状を持つ出力 Tensor にブロードキャストされます。

ブロードキャスト時に、テンソルの軸が必要以上に少ない場合、その形状の左側が 1 でパディングされます。したがって、これは前の例と同じ結果になります。

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

テンソルをスカラーで乗算するなどのブロードキャスト操作を行う場合、ブロードキャストは (通常) ブロードキャストされたテンソルが実体化されないため、時間または空間の利点をもたらします。

しかし、「broadcast_to」にはそのような利点はありません。新しく作成されたテンソルは、ブロードキャストされた形状の完全なメモリを取得します。 (ただし、グラフのコンテキストでは、「broadcast_to」は後続の操作に融合され、最適化されて取り除かれる可能性があります。)