tensorflow中的广播支持什么？尺寸如何匹配确定？

在TensorFlow中，广播（Broadcasting）是指在进行张量运算时，自动处理不同形状的张量之间的运算。广播支持以下情况：

1. 尺寸相等：如果两个张量的维度尺寸完全相同，它们可以直接进行元素级别的运算。
2. 尺寸不同但兼容：如果两个张量的维度尺寸不同，但在某些维度上的尺寸是兼容的，那么TensorFlow会自动扩展较小的张量以匹配较大张量的尺寸，从而使它们可以进行元素级别的运算。
3. 尺寸不兼容：如果两个张量的维度尺寸不兼容，即无法通过广播进行匹配，那么会抛出维度不匹配的错误。

在确定尺寸匹配时，TensorFlow遵循以下规则：

1. 从右向左比较维度：TensorFlow会从张量的最右侧维度开始比较，逐个向左比较维度的尺寸。
2. 尺寸相等或其中一个尺寸为1：如果两个维度的尺寸相等，或其中一个维度的尺寸为1，那么它们是兼容的。
3. 尺寸不相等且不为1：如果两个维度的尺寸不相等且都不为1，那么它们是不兼容的，无法通过广播进行匹配。

举例说明：

假设有两个张量A和B，形状分别为(3, 1)和(1, 4)。它们的尺寸不相等，但是在某些维度上的尺寸是兼容的。根据广播规则，TensorFlow会自动扩展较小的张量，使其形状与较大的张量匹配。在这个例子中，TensorFlow会自动扩展张量A为(3, 4)，然后进行元素级别的运算。

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