tensoreflusso:: ops:: Trasmetti a

#include <array_ops.h>

Trasmetti un array per una forma compatibile.

Riepilogo

Il broadcasting è il processo di creazione di array in modo che abbiano forme compatibili per le operazioni aritmetiche. Due forme sono compatibili se per ciascuna coppia di dimensioni sono uguali o se una di esse è una. Quando si tenta di trasmettere un tensore a una forma, si inizia con le dimensioni finali e si procede in avanti.

Per esempio,

x = tf.costante([1, 2, 3]) y = tf.broadcast_to(x, [3, 3]) print(y) tf.Tensore( [[1 2 3] [1 2 3] [1 2 3]], forma=(3, 3), dtype=int32)

Nell'esempio precedente, il tensore di input con la forma di [1, 3] viene trasmesso al tensore di output con la forma di [3, 3] .

Quando si eseguono operazioni trasmesse come la moltiplicazione di un tensore per uno scalare, la trasmissione (di solito) conferisce un vantaggio in termini di tempo o spazio, poiché il tensore trasmesso non viene mai materializzato.

Tuttavia, broadcast_to non porta con sé tali vantaggi. Il tensore appena creato prende tutta la memoria della forma trasmessa. (In un contesto grafico, broadcast_to potrebbe essere fuso con l'operazione successiva e quindi essere ottimizzato.)

Argomenti:

  • scope: un oggetto Scope
  • input: un tensore da trasmettere.
  • forma: un tensore int 1-D . La forma dell'output desiderato.

Resi:

Costruttori e distruttori

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

Attributi pubblici

operation
output

Funzioni pubbliche

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

Attributi pubblici

operazione

Operation operation

produzione

::tensorflow::Output output

Funzioni pubbliche

Trasmetti a

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

nodo

::tensorflow::Node * node() const 

operatore::tensorflow::Input

 operator::tensorflow::Input() const 

operatore::tensorflow::Output

 operator::tensorflow::Output() const