資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：廣播廣播是這樣的一個機制它允許不同維度的張量進行加法或者乘法運算。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制：它允許不同維度的張量進行加法或者乘法運算。在運算時，他將會沿著維度缺失的方向復(fù)制較小的那個張量。
通過廣播機制，一個標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)地進行廣播，Theano需要知道哪些維度需要進行廣播。當可用的時候，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)行加法運算，行和列怎么進行廣播的：
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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