相当于火炬的Tensorflow'；什么事？

我需要沿着一个单态维度重复张量很多次，而不需要分配更多内存，例如。在Tensorflow中有这样做的诀窍吗？

正如@YaroslavBulatov所说，广播负责隐式扩展所需的调用。

正如@YaroslavBulatov所说，广播负责隐式扩展所需的调用。

广播消除了这种需要——在TF/numpy中，

[1，1]+2

将隐式扩展“展开”2以获取

[3,3,3]

@YaroslavBulatov那么tf.tile呢？我不确定tile不会分配更多的内存。是的，这会分配内存。这就像

numpy.tile

。我的理论是

numpy

没有

扩展，因为广播时不需要，所以我们在TensorFlow中不需要它。广播可以避免ne为此，在TF/numpy
[1,1,1]+2
中，将隐式地“展开”2以获得
[3,3,3]
@YaroslavBulatov那么tf.tile呢？我不确定tile不会分配更多的内存。是的，这会分配内存。这就像
numpy.tile
。我的理论是
numpy
没有
扩展，因为广播时不需要，所以在TensorFlow中也不需要它