TensorFlow2.0学习笔记---broadcasting

之前遇到过一个问题，[email protected] +b 时， [email protected] = [b,10]  b.shape = [10] ,两个shape不一样的矩阵在数学上是不能相加的，但是为什么在TensorFlow这里可以相加呢，?broadcasting就是解决这个问题的。

 

 

从这个图中可以看出来，broadcasting的操作是将两个shape不同的矩阵进行数据平移复制，从而使他们可以相加。

 

 

 

          shape中，靠右的维度是小维度，靠左的维度是大维度。从上面两个例子可以看出来，broadcasting首先将数据  右对齐  ，也就是小维度先对齐，然后在缺失的维度上先补1个size，再讲size为1的维度转化成可以相加运算的size。

          broadcasting并没有进行数据在存储上的复制，也就是说，复制的数据是不占用内存的。

 

 

            上面这个例子是不可以进行broadcasting来相加的，因为未对齐的维度不是size=1

 

 

下面是可以broadcasting的

 

 

 

最后我们来回顾一下，[email protected] +b 时， [email protected] = [b,10]  b.shape = [10] ,两个shape不一样的矩阵在数学上是不能相加的，但是为什么在TensorFlow这里可以相加呢?

即：

[b,10] + [10]

[b,10] + [1,10]

[b,10] + [b,10]

 

因为[10]代表偏置，即有十个输出节点，每一个节点都要加一个输出偏置。

b代表batch，即b个图片，b个图片的在经过网络后变成了【b，10】的shape，而每一个图片经过网络后的结果都要加上这个偏置，所以就有了broadcasting。

 

从这个代码看出来，当两个shape不同相加时，函数内部是自动支持broadcasting的。