BroadcastTo

Transmita uma matriz para uma forma compatível.

Broadcasting é o processo de fazer matrizes com formatos compatíveis para operações aritméticas. Duas formas são compatíveis se, para cada par de dimensões, forem iguais ou se uma delas for uma.

Por exemplo:

>>> 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)

No exemplo acima, o Tensor de entrada com o formato `[1, 3]` é transmitido para o Tensor de saída com o formato `[2, 3]`.

Ao transmitir, se um tensor tiver menos eixos do que o necessário, sua forma será preenchida à esquerda com uns. Portanto, isso dá o mesmo resultado do exemplo anterior:

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

Ao realizar operações transmitidas, como multiplicar um tensor por um escalar, a transmissão (geralmente) confere algum benefício de tempo ou espaço, pois o tensor transmitido nunca é materializado.

No entanto, `broadcast_to` não traz consigo nenhum desses benefícios. O tensor recém-criado ocupa toda a memória da forma transmitida. (No entanto, em um contexto de gráfico, `broadcast_to` pode ser fundido com a operação subsequente e, em seguida, otimizado.)