עזרה להגן על שונית המחסום הגדולה עם TensorFlow על Kaggle הצטרפו אתגר

זרימת טנסור :: אופ :: BroadcastTo

#include <array_ops.h>

שדר מערך לצורה תואמת.

סיכום

שידור הוא תהליך של יצירת מערכים שיהיו להם צורות תואמות לפעולות חשבון. שתי צורות תואמות אם לכל זוג ממדים הן שוות או אחת מהן אחת. כשמנסים לשדר טנסור לצורה, זה מתחיל בממדים הנגררים, ועובד קדימה.

לדוגמה,

x = tf.constant ([1, 2, 3]) y = tf. Broadcast_to (x, [3, 3]) הדפס (y) tf.Tensor ([[1 2 3] [1 2 3] [1 2 3]], צורה = (3, 3), dtype = int32)

בדוגמה שלעיל, הקלט טנסור עם הצורה של [1, 3] משודר לפלט טנסור עם צורה של [3, 3] .

כאשר מבצעים פעולות משודרות כמו הכפלת טנסור בסקלר, שידור (בדרך כלל) מקנה תועלת מסוימת לזמן או למרחב, מכיוון שהטנסור המשודר לעולם אינו מתממש.

עם זאת, broadcast_to אינו מביא איתו יתרונות כאלה. הטנזור החדש שנוצר לוקח את מלוא הזיכרון של הצורה המשודרת. (בהקשר גרף, broadcast_to עלול להיות התמזג הפעולה הבאה ולאחר מכן להיות מותאם משם, עם זאת.)

טענות:

  • היקף: אובייקט Scope
  • קלט: טנסור לשידור.
  • צורה: 1-D intensor int . צורת הפלט הרצוי.

החזרות:

קונסטרוקטורים ומשחתנים

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

תכונות ציבוריות

operation
output

פונקציות ציבוריות

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

תכונות ציבוריות

מבצע

Operation operation

תְפוּקָה

::tensorflow::Output output

פונקציות ציבוריות

BroadcastTo

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

צוֹמֶת

::tensorflow::Node * node() const 

אופרטור :: זרימת טנסור :: קלט

 operator::tensorflow::Input() const 

אופרטור :: זרימת טנסור :: פלט

 operator::tensorflow::Output() const