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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:
Attributi pubblici
Funzioni pubbliche
nodo
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
operatore::tensorflow::Output
operator::tensorflow::Output() const
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Ultimo aggiornamento 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Ultimo aggiornamento 2025-07-26 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/r2.3/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/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) with the shape of `[1, 3]` is broadcasted to output [Tensor](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) with shape of `[3, 3]`.\n\nWhen doing broadcasted operations such as multiplying a tensor by a scalar, broadcasting (usually) confers some time or space benefit, as the broadcasted tensor is never materialized.\n\nHowever, `broadcast_to` does not carry with it any such benefits. The newly-created tensor takes the full memory of the broadcasted shape. (In a graph context, `broadcast_to` might be fused to subsequent operation and then be optimized away, however.)\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- input: A [Tensor](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) to broadcast.\n- shape: An 1-D `int`[Tensor](/versions/r2.3/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/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): A [Tensor](/versions/r2.3/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/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` input, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/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/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_broadcast_to_1aaa451e1fc17fe438aa744a2880efca62) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.3/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```"]]
