tensorflow::ops::DiffusionÀ

Diffuser un tableau pour une forme compatible.

Résumé

La diffusion est le processus permettant de créer des tableaux de formes compatibles pour les opérations arithmétiques. Deux formes sont compatibles si, pour chaque paire de dimensions, elles sont égales ou si l'une d'elles vaut 1. Lors de la diffusion d'un tenseur vers une forme, le processus commence par les dimensions de fin de tableau et se poursuit vers l'avant.

Par exemple,

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

Dans l'exemple ci-dessus, le tenseur d'entrée de forme [1, 3] est diffusé au tenseur de sortie de forme [3, 3] .

Lors d'opérations diffusées telles que la multiplication d'un tenseur par un scalaire, la diffusion confère (généralement) un avantage en termes de temps ou d'espace, car le tenseur diffusé n'est jamais matérialisé.

Cependant, broadcast_to n'offre aucun avantage de ce type. Le tenseur nouvellement créé occupe toute la mémoire de la forme diffusée. (Dans un contexte de graphe, broadcast_to pourrait toutefois être fusionné avec une opération ultérieure, puis optimisé.)

Arguments :

• portée : un objet Scope
• entrée : un tenseur à diffuser.
• forme : Un tenseur int unidimensionnel. La forme de la sortie souhaitée.

Retours :

• Output : Un tenseur .

attributs publics

Operation operation

::tensorflow::Output output

 BroadcastTo(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input shape
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const