1. Pad

填充数据
如下图所示，填充的部分就为[[1, 2]];

如下图所示，填充的部分就为[[0, 1], [1, 1]];

(1) tf.pad(a, [[0, 0], [0, 0]]): 表示在a的基础上在行的维度上上边添加0行，下边添加0行，在列的维度上左边添加0列，右边添加0列;
(2) tf.pad(a, [[1, 0], [0, 0]]): 表示在a的基础上在行的维度上上边添加1行，下边添加0行，在列的维度上左边添加0列，右边添加0列;

(3) tf.pad(a, [[1, 0], [1, 0]]): 表示在a的基础上在行的维度上上边添加1行，下边添加1行，在列的维度上左边添加0列，右边添加0列;
(4) tf.pad(a, [[1, 1], [1, 0]]): 表示在a的基础上在行的维度上上边添加1行，下边添加1行，在列的维度上左边添加1列，右边添加0列;
(5) tf.pad(a, [[1, 1], [1, 1]]): 表示在a的基础上在行的维度上上边添加1行，下边添加1行，在列的维度上左边添加1列，右边添加1列;
注: 添加的数值默认为0。

2. 常用于Image Padding

3. tile

repeat data along dim n times
[a, b, c], 2
→\to→ [a, b, c, a, b, c]
broadcast_to

(1) tf.tile(a, [1, 2]): 将a的第1个维度复制1遍，将a的第2个维度复制2遍，需要注意的是，tile的参数[1, 2]的数量需要与a的维度的数量相等，即如果a有3个维度，那么tile里的元素个数就是3;
(2) tf.tile(a, [2, 1]): 将a的第1个维度复制2遍，将a的第2个维度复制1遍;
(3) tf.tile(a, [2, 2]): 将a的第1个维度复制2遍，将a的第2个维度复制2遍;

4. tile VS broadcast_to

(1) 从最终结果来看，tile与broadcast_to效果一样;
(2) 从占用内存方面来看broadcast_to要优于tile，因为broadcast_to不会占用内存。

参考文献:
[1] 龙良曲:《深度学习与TensorFlow2入门实战》

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