BroadcastTo

Transmita uma matriz para uma forma compatível.

Broadcasting é o processo de fazer matrizes para ter formas compatíveis para operações aritméticas. Duas formas são compatíveis se para cada par de dimensões elas forem iguais ou 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 a forma de `[1, 3]` é transmitido para o Tensor de saída com a forma de `[2, 3]`.

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

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

Ao fazer 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 nenhum desses benefícios. O tensor recém-criado leva toda a memória da forma transmitida. (Em um contexto de gráfico, `broadcast_to` pode ser fundido à operação subsequente e, no entanto, ser otimizado.)