tf.broadcast_to

Распространение массива для совместимой формы.

tf.broadcast_to(
    input, shape, name=None
)

Распространение — это процесс приведения массивов к совместимым формам для арифметических операций. Две формы совместимы, если для каждой пары измерений они либо равны, либо одно из них равно единице. При попытке распространить тензор на форму, процесс начинается с последующих измерений и идет 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 со формой [1, 3] распространяется на выходной тензор со формой [3, 3].

При выполнении операций с распространением, таких как умножение тензора на скаляр, распространение (обычно) обеспечивает некоторое преимущество по времени или памяти, поскольку распространяемый тензор никогда не материализуется.

Однако, broadcast_to не имеет таких преимуществ. Созданный новый тензор занимает всю память, необходимую для формы с распространением. (В контексте графа broadcast_to может быть объединён с последующей операцией и затем оптимизирован.)