廣播的引出 numpy兩個數組的相加、相減以及相乘都是對應元素之間的操作。 當兩個數組的形狀並不相同的時候，我們可以通過擴展數組的方法來實現相加、相減、相乘等操作，這種機制叫做廣播（broadcasting）。 比如，一個二維數組減去列平均值，來對數組的每一列 ...

一、何為廣播機制 　　a、廣播機制是Numpy（開源數值計算工具，用於處理大型矩陣）里一種向量化數組操作方法。 　　b、Numpy的通用函數（Universal functions） 中要求輸入的兩個數組shape是一致的，當數組的shape不想等的時候，則會使用廣播機制，調整數組使得兩個 ...

對兩個數組使用廣播機制要遵守下列規則： 如果數組的秩不同，使用1來將秩較小的數組進行擴展，直到兩個數組的尺寸的長度都一樣。 如果兩個數組在某個維度上的長度是一樣的，或者其中一個數組在該維度上長度為1，那么我們就說這兩個數組在該維度上是相容的。 如果兩個數組在所有維度上都是相容 ...

TensorFlow支持廣播機制（Broadcast） TensorFlow支持廣播機制（Broadcast），可以廣播元素間操作(elementwise operations)。正常情況下，當你想要進行一些操作如加法，乘法時，你需要確保操作數的形狀是相匹配的，如：你不能將一個具有 ...

本文轉載自：https://blog.csdn.net/LoseInVain/article/details/78763303 TensorFlow支持廣播機制（Broadcast），可以廣播元素間操作(elementwise operations)。正常情況下，當你想要進行一些操作如加法，乘法 ...

numpy 的文檔提到數組廣播機制為： When operating on two arrays, NumPy compares their shapes element-wise. It starts with the trailing dimensions, and works its way ...

目錄 簡介 基礎廣播 廣播規則 簡介 廣播描述的是NumPy如何計算不同形狀的數組之間的運算。如果是較大的矩陣和較小的矩陣進行運算的話，較小的矩陣就會被廣播，從而保證運算的正確進行。 本文將會以具體的例子詳細講解NumPy中廣播的使用。 基礎廣播 ...

numpy數組的廣播功能強大，但是也同時讓人疑惑不解，現在讓我們來談談其中的原理。 廣播原則： 如果兩個數組的后緣維度(即：從末尾開始算起的維度)的軸長相符或其中一方的長度為1，則認為它們是廣播兼容的，廣播會在缺失和(或)長度為1的軸上進行. 上面的原則很重要，是廣播的指導思想，下面 ...