tensorflow:: אופס:: BroadcastTo
#include <array_ops.h>שדר מערך לקבלת צורה תואמת.
תַקצִיר
שידור הוא תהליך של יצירת מערכים שיהיו להם צורות תואמות לפעולות אריתמטיות. שתי צורות תואמות אם עבור כל זוג ממדים הן שוות או שאחת מהן היא אחת. כשמנסים לשדר טנסור לצורה, זה מתחיל עם הממדים הנגררים, ופועל את דרכו קדימה.
לְדוּגמָה,
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]], shape=(3, 3), dtype=int32)
בדוגמה שלמעלה, קלט Tensor עם הצורה של [1, 3] משודר לפלט Tensor עם הצורה של [3, 3] .
טיעונים:
החזרות:
בנאים והורסים | |
|---|---|
BroadcastTo (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, :: tensorflow::Input shape) |
תכונות ציבוריות | |
|---|---|
operation | |
output | |
תפקידים ציבוריים | |
|---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const | |
תכונות ציבוריות
מִבצָע
Operation operation
תְפוּקָה
::tensorflow::Output output
תפקידים ציבוריים
BroadcastTo
BroadcastTo( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input, ::tensorflow::Input shape )
צוֹמֶת
::tensorflow::Node * node() const
מפעיל::tensorflow::קלט
operator::tensorflow::Input() const
אופרטור::tensorflow::פלט
operator::tensorflow::Output() const
אלא אם צוין אחרת, התוכן של דף זה הוא ברישיון Creative Commons Attribution 4.0 ודוגמאות הקוד הן ברישיון Apache 2.0. לפרטים, ניתן לעיין במדיניות האתר Google Developers. Java הוא סימן מסחרי רשום של חברת Oracle ו/או של השותפים העצמאיים שלה.
עדכון אחרון: 2025-07-26 (שעון UTC).
[null,null,["עדכון אחרון: 2025-07-26 (שעון UTC)."],[],[],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/r2.1/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\nx = 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\\]\\], shape=(3, 3), dtype=int32)\n\nIn the above example, the input [Tensor](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) with the shape of `[1, 3]` is broadcasted to output [Tensor](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) with shape of `[3, 3]`.\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- input: A [Tensor](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) to broadcast.\n- shape: An 1-D `int`[Tensor](/versions/r2.1/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/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): A [Tensor](/versions/r2.1/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/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` input, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/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/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_broadcast_to_1aaa451e1fc17fe438aa744a2880efca62) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.1/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```"]]