在一些应用中，比如 slot attention（这里是在 Pytorch 中实现的），需要沿着批次维度进行广播。但是，我看不到如何使用功能 API 来做到这一点。例如，
import tensorflow as tf
const = tf.ones((1,4))
input = tf.keras.layers.Input((4))
const = tf.broadcast_to(const, input.shape)
引发以下错误：
ValueError: Cannot convert a partially known TensorShape to a Tensor: (None, 4)
因此，我求助于 subclassing tf.keras.Model，但我想将我的代码保留在功能 API 中。有谁知道如何做到这一点？
最后通过使用找到了答案tf.keras.backend.shape：
const = tf.ones((1,4))
input = tf.keras.layers.Input((4))
const = tf.broadcast_to(const, [tf.keras.backend.shape(input)[0], 4] )
# Shape of const is now (None, 4)
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