সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
টেনসরফ্লো :: অপস:: BroadcastTo
#include <array_ops.h> একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ আকৃতির জন্য একটি অ্যারে সম্প্রচার করুন।
সারাংশ
সম্প্রচার হল গাণিতিক ক্রিয়াকলাপের জন্য সামঞ্জস্যপূর্ণ আকারের জন্য অ্যারে তৈরির প্রক্রিয়া। দুটি আকার সামঞ্জস্যপূর্ণ যদি প্রতিটি মাত্রা জোড়ার জন্য তারা হয় সমান বা তাদের মধ্যে একটি এক হয়। একটি টেনসরকে একটি আকারে সম্প্রচার করার চেষ্টা করার সময়, এটি পিছনের মাত্রা দিয়ে শুরু হয় এবং এটি এগিয়ে যাওয়ার পথে কাজ করে।
যেমন,
>>> x = tf.constant([1, 2, 3])
>>> y = tf.broadcast_to(x, [3, 3])
>>> sess.run(y)
array([[1, 2, 3],
[1, 2, 3],
[1, 2, 3]], dtype=int32) উপরের উদাহরণে, [1, 3] আকৃতির ইনপুট টেনসরটি [3, 3] আকৃতির আউটপুট টেনসরে সম্প্রচার করা হয়।
যুক্তি:
- স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
- ইনপুট: সম্প্রচারের জন্য একটি টেনসর ।
- আকৃতি: একটি 1-D
int টেনসর । পছন্দসই আউটপুট আকৃতি.
রিটার্ন:
পাবলিক বৈশিষ্ট্য
পাবলিক ফাংশন
নোড
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
অপারেটর::টেনসরফ্লো::আউটপুট
operator::tensorflow::Output() const
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2025-07-26 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-07-26 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[],[],null,["# tensorflow::ops::BroadcastTo Class Reference\n\ntensorflow::ops::BroadcastTo\n============================\n\n`#include \u003carray_ops.h\u003e`\n\nBroadcast an array for a compatible shape.\n\nSummary\n-------\n\nBroadcasting is the process of making arrays to have compatible shapes for arithmetic operations. Two shapes are compatible if for each dimension pair they are either equal or one of them is one. When trying to broadcast a [Tensor](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) to a shape, it starts with the trailing dimensions, and works its way forward.\n\nFor example,\n\n\n```gdscript\n\u003e\u003e\u003e x = tf.constant([1, 2, 3])\n\u003e\u003e\u003e y = tf.broadcast_to(x, [3, 3])\n\u003e\u003e\u003e sess.run(y)\narray([[1, 2, 3],\n [1, 2, 3],\n [1, 2, 3]], dtype=int32)\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nIn the above example, the input [Tensor](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) with the shape of `[1, 3]` is broadcasted to output [Tensor](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) with shape of `[3, 3]`.\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- input: A [Tensor](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) to broadcast.\n- shape: An 1-D `int`[Tensor](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor). The shape of the desired output.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): A [Tensor](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor).\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [BroadcastTo](#classtensorflow_1_1ops_1_1_broadcast_to_1a37bf1f8b63e588def9b3805017209ee6)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` input, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` shape)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_broadcast_to_1abb152ff71cda1cf3af84a7c656faac03) | [Operation](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_broadcast_to_1aaa451e1fc17fe438aa744a2880efca62) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public functions ||\n|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_broadcast_to_1a2c429236acfd549d2252190a63a446f0)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_broadcast_to_1a21be2705c2eba98f1cf7560295561b58)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_broadcast_to_1a43222f4482f5ccb868548380633ce7f5)`() const ` | ` ` ` ` |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### output\n\n```text\n::tensorflow::Output output\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### BroadcastTo\n\n```gdscript\n BroadcastTo(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input input,\n ::tensorflow::Input shape\n)\n``` \n\n### node\n\n```gdscript\n::tensorflow::Node * node() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Input\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Input() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Output\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Output() const \n```"]]
