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摘要：廣播廣播是這樣的一個機(jī)制它允許不同維度的張量進(jìn)行加法或者乘法運(yùn)算。如上圖，廣播一個行矩陣。和分別表示和指明沿著哪個維度可以進(jìn)行廣播。如果第二個參數(shù)是向量，它的形狀為，以及它的廣播模式為。當(dāng)可用的時候，廣播信息將會以變量的類型給出。
廣播（Broadcasting)
廣播是這樣的一個機(jī)制：它允許不同維度的張量進(jìn)行加法或者乘法運(yùn)算。在運(yùn)算時，他將會沿著維度缺失的方向復(fù)制較小的那個張量。
通過廣播機(jī)制，一個標(biāo)量可以被加到矩陣上，一個向量可以被加到矩陣上，或者一個標(biāo)量可以被加到向量上。
如上圖，廣播一個行矩陣。T和F分別表示True和False,指明沿著哪個維度可以進(jìn)行廣播。如果第二個參數(shù)是向量，它的形狀為（2，）以及它的廣播模式為（False,）。它將會自動向左展開，匹配矩陣的維度，最終得到（1,2）和（True,Fale）。
不像numpy那樣動態(tài)地進(jìn)行廣播，Theano需要知道哪些維度需要進(jìn)行廣播。當(dāng)可用的時候，廣播信息將會以變量的類型給出。
下面的代碼說明為了和矩陣執(zhí)行加法運(yùn)算，行和列怎么進(jìn)行廣播的：
import theano import numpy import theano.tensor as T r = T.row() r.broadcastable # (True, False) mtr = T.matrix() mtr.broadcastable # (False, False) f_row = theano.function([r, mtr], [r + mtr]) R = numpy.arange(3).reshape(1,3) R # array([[0, 1, 2]]) M = numpy.arange(9).reshape(3, 3) M # array([[0, 1, 2], # [3, 4, 5], # [6, 7, 8]]) f_row(R, M) # [array([[ 0., 2., 4.], # [ 3., 5., 7.], # [ 6., 8., 10.]])] c = T.col() c.broadcastable # (False, True) f_col = theano.function([c, mtr], [c + mtr]) C = numpy.arange(3).reshape(3, 1) C # array([[0], # [1], # [2]]) M = numpy.arange(9).reshape(3, 3) f_col(C, M) # [array([[ 0., 1., 2.], # [ 4., 5., 6.], # [ 8., 9., 10.]])]
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