テンソルフロー::作戦::ブロードキャスト先

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

ブロードキャストは、算術演算に互換性のある形状を持つ配列を作成するプロセスです。 2 つの形状は、各次元のペアが等しいか、どちらかが 1 である場合に互換性があります。 Tensor をシェイプにブロードキャストしようとすると、後続のディメンションから開始され、前方に向かって処理が行われます。

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]]、形状=(3, 3)、dtype=int32)

上記の例では、 [1, 3]の形状を持つ入力Tensor は[3, 3]の形状を持つ出力Tensorにブロードキャストされます。

テンソルにスカラーを乗算するなどのブロードキャスト操作を行う場合、ブロードキャストされたテンソルは決して実体化されないため、ブロードキャストによって (通常は) 時間または空間の利点が得られます。

ただし、 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完全なメモリを取得します。 (ただし、グラフのコンテキストでは、 broadcast_to後続の操作に融合され、その後最適化されて除去される可能性があります。)

引数:

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

戻り値:

• Output :テンソル。

パブリック属性

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