tensorflow:: ops:: BroadcastTo

互換性のある形状の配列をブロードキャストします。

まとめ

ブロードキャストとは、配列の形状を算術演算に適したものにするプロセスです。2つの形状は、各次元ペアについて、それらが等しいか、どちらか一方が1である場合に互換性があるとみなされます。テンソルを形状にブロードキャストしようとすると、まず末尾の次元から始まり、順に処理が進められます。

例えば、

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)

上記の例では、形状が[1, 3]の入力テンソルが、形状が[3, 3]の出力テンソルにブロードキャストされます。

テンソルとスカラーの乗算など、ブロードキャスト演算を行う場合、ブロードキャストされたテンソルは実体化されないため、（通常）時間的または空間的な利点が得られます。

しかし、 broadcast_toにはそのような利点はありません。新しく作成されたテンソルは、ブロードキャストされた形状のメモリをすべて占有します。（ただし、グラフのコンテキストでは、 broadcast_to後続の操作と融合され、最適化によって削除される可能性があります。）

議論:

• スコープ:スコープオブジェクト
• 入力: ブロードキャストするテンソル。
• shape: 1次元intテンソル。目的の出力の形状。

返品:

• Output ：テンソル。

公開属性

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