Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
тензорный поток:: опс:: BroadcastTo
#include <array_ops.h> Передайте массив для совместимой формы.
Краткое содержание
Рассылка — это процесс придания массивам совместимой формы для арифметических операций. Две фигуры совместимы, если для каждой пары измерений они либо равны, либо одна из них равна единице. При попытке передать тензор в фигуру он начинается с конечных размеров и продвигается вперед.
Например,
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)
В приведенном выше примере входной тензор с формой [1, 3] транслируется на выходной тензор с формой [3, 3] .
При выполнении широковещательных операций, таких как умножение тензора на скаляр, широковещательная передача (обычно) дает некоторую выгоду во времени или пространстве, поскольку транслируемый тензор никогда не материализуется.
Однако broadcast_to не несет в себе таких преимуществ. Вновь созданный тензор полностью запоминает переданную форму. (Однако в контексте графа broadcast_to может быть объединен с последующей операцией, а затем оптимизирован.)
Аргументы:
- область: объект области.
- input: Тензор для трансляции.
- shape: 1-D
int Tensor . Форма желаемого результата.
Возврат:
Публичные атрибуты
Общественные функции
узел
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
оператор::tensorflow::Выход
operator::tensorflow::Output() const
Если не указано иное, контент на этой странице предоставляется по лицензии Creative Commons "С указанием авторства 4.0", а примеры кода – по лицензии Apache 2.0. Подробнее об этом написано в правилах сайта. Java – это зарегистрированный товарный знак корпорации Oracle и ее аффилированных лиц.
Последнее обновление: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Последнее обновление: 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```"]]
