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.
예를 들어:
>>> x = tf.constant([[1, 2, 3]]) # 모양 (1, 3,) >>> y = tf.broadcast_to(x, [2, 3]) >>> print(y ) tf.Tensor( [[1 2 3] [1 2 3]], 모양=(2, 3), dtype=int32)
위의 예에서 '[1, 3]' 형태의 입력 Tensor는 '[2, 3]' 형태의 출력 Tensor로 브로드캐스팅됩니다.
브로드캐스팅할 때 텐서의 축 수가 필요한 것보다 적으면 해당 모양의 왼쪽이 채워집니다. 따라서 이는 이전 예제와 동일한 결과를 제공합니다.
>>> x = tf.constant([1, 2, 3]) # 형태 (3,) >>> y = tf.broadcast_to(x, [2, 3])
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.)
공개 방법
| 출력 <T> | 출력 () 텐서의 기호 핸들을 반환합니다. |
| static <T, U 확장 번호> BroadcastTo <T> | |
| 출력 <T> | 출력 () 텐서. |
상속된 메서드
공개 방법
공개 출력 <T> asOutput ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.
public static BroadcastTo <T> create ( 스코프 범위, 피연산자 <T> 입력, 피연산자 <U> 모양)
새 BroadcastTo 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
| 범위 | 현재 범위 |
|---|---|
| 입력 | 브로드캐스팅할 Tensor. |
| 모양 | 1차원 `int` 텐서. 원하는 출력의 모양입니다. |
보고
- BroadcastTo의 새 인스턴스