브로드캐스트 대상

호환 가능한 모양에 대한 배열을 브로드캐스트합니다.

브로드캐스트는 산술 연산에 적합한 모양을 갖도록 배열을 만드는 프로세스입니다. 각 차원 쌍에 대해 두 모양이 동일하거나 그 중 하나가 하나인 경우 두 모양이 호환됩니다. Tensor를 모양으로 브로드캐스트하려고 하면 후행 차원에서 시작하여 앞으로 나아갑니다.

예를 들어,

>>> 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]], 모양=(3, 3), dtype=int32)

위의 예에서 '[1, 3]' 형태의 입력 Tensor는 '[3, 3]' 형태의 출력 Tensor로 브로드캐스팅됩니다.

텐서에 스칼라를 곱하는 것과 같은 브로드캐스트 작업을 수행할 때 브로드캐스트된 텐서는 결코 구체화되지 않으므로 일반적으로 브로드캐스팅은 어느 정도 시간 또는 공간 이점을 제공합니다.

그러나 `broadcast_to`에는 그러한 이점이 없습니다. 새로 생성된 텐서는 브로드캐스트된 모양의 전체 메모리를 사용합니다. (그래프 컨텍스트에서 `broadcast_to`는 후속 작업에 융합된 다음 최적화될 수 있습니다.)