tf.broadcast_to

Транслирует массив в совместимую форму.

tf.broadcast_to(
    input: Annotated[Any, TV_BroadcastTo_T],
    shape: Annotated[Any, TV_BroadcastTo_Tidx],
    name=None
) -> Annotated[Any, TV_BroadcastTo_T]

Используется в ноутбуках

Широковещание — это процесс приведения массивов к совместимым формам для выполнения арифметических операций. Две формы совместимы, если для каждой пары измерений они равны или одно из них равно единице.

Например:

x = tf.constant([[1, 2, 3]])   # Shape (1, 3,)
y = tf.broadcast_to(x, [2, 3])
print(y)
tf.Tensor(
    [[1 2 3]
     [1 2 3]], shape=(2, 3), dtype=int32)

В приведенном выше примере входной тензор с формой [1, 3] транслируется в выходной тензор с формой [2, 3].

При широковещании, если у тензора меньше осей, чем требуется, его форма дополняется единицами слева. Поэтому результат будет таким же, как в предыдущем примере:

x = tf.constant([1, 2, 3])   # Shape (3,)
y = tf.broadcast_to(x, [2, 3])

При выполнении операций с широковещанием, например умножении тензора на скаляр, широковещание (как правило) позволяет сэкономить время или память, поскольку транслируемый тензор не создается в памяти.

Однако broadcast_to не дает таких преимуществ. Созданный тензор занимает всю память, необходимую для транслируемой формы. (Однако в контексте графа broadcast_to может быть объединен со следующей операцией, после чего оптимизатор сможет его удалить.)