• TensorFlow2_200729系列---7、广播


    TensorFlow2_200729系列---7、广播

    一、总结

    一句话总结:

    a、手动或自动扩充维度进行运行,numpy也有类似的功能
    b、比如x=tf.random.normal([4,32,32,3]); (x+tf.random.normal([3])).shape; TensorShape([4,32,32,3])

    1、Why broadcasting?

    1、for real demanding
    2、memory consumption



    ▪ 1. for real demanding
    ▪ [classes, students, scores]
    ▪ Add bias for every student: +5 score
    ▪ [4, 32, 8] + [4, 32, 8] ▪ [4, 32, 8] + [5.0]

    ▪ 2. memory consumption
    ▪ [4, 32, 8] → 1024
    ▪ bias=[8]: [5.0,5.0,5.0,…] → 8

    2、Broadcastable(怎样才能广播)?

    最后的维度要一样:Match from Last dim!


    ▪ Match from Last dim!
    ▪ If current dim=1, expand to same
    ▪ If either has no dim, insert one dim and expand to same
    ▪ otherwise, NOT broadcastable

    二、内容在总结中

    博客对应课程的视频位置:

     
    我的旨在学过的东西不再忘记(主要使用艾宾浩斯遗忘曲线算法及其它智能学习复习算法)的偏公益性质的完全免费的编程视频学习网站: fanrenyi.com;有各种前端、后端、算法、大数据、人工智能等课程。
    博主25岁,前端后端算法大数据人工智能都有兴趣。
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    人工智能群:939687837

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Renyi-Fan/p/13417535.html
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