Rozgłaszaj tablicę dla zgodnego kształtu.
Rozgłaszanie to proces tworzenia tablic, które mają kształty zgodne z operacjami arytmetycznymi. Dwa kształty są zgodne, jeśli dla każdej pary wymiarów są one równe lub jeden z nich jest jeden. Próba rozgłaszania Tensora do kształtu rozpoczyna się od wymiarów końcowych i przesuwa się dalej.
Na przykład,
>>> 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]], kształt=(3, 3), dtyp=int32)
W powyższym przykładzie tensor wejściowy o kształcie „[1, 3]” jest rozgłaszany do tensora wyjściowego o kształcie „[3, 3]”.
Podczas wykonywania operacji rozgłaszania, takich jak mnożenie tensora przez skalar, rozgłaszanie (zwykle) zapewnia pewną korzyść czasową lub przestrzenną, ponieważ nadawany tensor nigdy się nie materializuje.
Jednak `broadcast_to` nie niesie ze sobą żadnych takich korzyści. Nowo utworzony tensor przejmuje pełną pamięć nadawanego kształtu. (Jednak w kontekście wykresu „broadcast_to” może zostać połączone z późniejszą operacją, a następnie zoptymalizowane.)
Metody publiczne
| Wyjście <T> | jako wyjście () Zwraca symboliczny uchwyt tensora. |
| statyczny <T, U numer rozszerzenia> Transmisja do <T> | |
| Wyjście <T> | wyjście () Tensor. |
Metody dziedziczone
Metody publiczne
publiczne wyjście <T> asOutput ()
Zwraca symboliczny uchwyt tensora.
Dane wejściowe operacji TensorFlow są wynikami innej operacji TensorFlow. Ta metoda służy do uzyskania symbolicznego uchwytu reprezentującego obliczenia danych wejściowych.
public static BroadcastTo <T> create (zakres zakresu , dane wejściowe argumentu <T>, kształt argumentu <U>)
Metoda fabryczna służąca do tworzenia klasy opakowującej nową operację BroadcastTo.
Parametry
| zakres | aktualny zakres |
|---|---|
| wejście | Tensor do transmisji. |
| kształt | Tensor 1-D „int”. Kształt pożądanego wyjścia. |
Zwroty
- nowa instancja BroadcastTo