tensorflow2.0中的Broadcasting用法

2024-04-16 20:53:59

Broadcasting是tensorflow2.0中一个很重要的用法，张量维度扩张的手段，但是没有在数据层面上的复制。是一种数据优化的手段。高效且直观。

Broadcasting的机制

①进行维度的扩展。
②不进行数据的复制，不另外开辟空间。
③本质和tf.tile不一样。
④tf.broadcast_to

主要过程

1.给需要位置插入一个维度，例如[2,2,3,4]+[3,4]的运算，其中[3,4]这组数据，首先扩展为[1,1,3,4].
2.给dim为1的扩展为所需要的数量。上面那个例子。[3,4]->[1,1,3,4]之后，[1,1,3,4]->[2,2,3,4]
如图所示：

注意：
①维度是从小到大的，简言之，是从右往左匹配的。
②需要扩展的dim必须为1，否则就算是成倍数也不可以。[2,3]+[4,3]是运行错误的。

优点

①能够真实的解决需要。
②节省开销。

几种可能出现的情况

Solution 1：[1,32,1,1]->[4,32,4,4]
Solution 2：[14,14]->[1,1,14,14]->[4,32,14,14]
Solution 3：[4,32,14,14]+[2,32,14,14]会出现错误，理由如下：

样例

tf.broadcast_to

注意：tf.broadcast_to 是两个已存在的 tensor 之间的转换，而 tf.**_like 初始化创建。

Broadcast VS Tile

优势：
①Broadcasting与内存无关。
②Broadcasting使用比较简洁。

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