BroadcastTo

Rozgłaszaj tablicę dla zgodnego kształtu.

Rozgłaszanie to proces tworzenia tablic, które mają kształty zgodne z operacjami arytmetycznymi. Dwa kształty są zgodne, jeśli dla każdej pary wymiarów są one równe lub jeden z nich jest jeden.

Na przykład:

>>> x = tf.constant([[1, 2, 3]]) # Kształt (1, 3,) >>> y = tf.broadcast_to(x, [2, 3]) >>> print(y ) tf.Tensor( [[1 2 3] [1 2 3]], kształt=(2, 3), dtyp=int32)

W powyższym przykładzie tensor wejściowy o kształcie „[1, 3]” jest rozgłaszany do tensora wyjściowego o kształcie „[2, 3]”.

Jeśli podczas nadawania tensor ma mniej osi niż to konieczne, jego kształt jest dopełniany po lewej stronie osiami. Daje to taki sam wynik jak w poprzednim przykładzie:

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

Podczas wykonywania operacji rozgłaszania, takich jak mnożenie tensora przez skalar, rozgłaszanie (zwykle) zapewnia pewną korzyść czasową lub przestrzenną, ponieważ nadawany tensor nigdy się nie materializuje.

Jednak `broadcast_to` nie niesie ze sobą żadnych takich korzyści. Nowo utworzony tensor przejmuje pełną pamięć nadawanego kształtu. (Jednak w kontekście wykresu „broadcast_to” może zostać połączone z późniejszą operacją, a następnie zoptymalizowane.)