【Tensorflow】ブロードキャストによるエラーを防ぐ

Tensorflowのブロードキャストを無効化する方法

残念ながら、TensorFlow にブロードキャストを完全に無効化するグローバル設定は用意されていません。

しかし、演算の直前に「形状がまったく一致している」ことをチェックすることで、
実質的にブロードキャストを防ぐことができます。主な方法を２つご紹介します。

1. 動的（ランタイム）チェック

tf.debugging.assert_equal を使って、
実際に演算を行う直前に形状を比較し、異なっていたらエラーにする方法です。

import tensorflow as tf

a = tf.constant([[1, 2, 3],
                 [4, 5, 6]])      # shape=(2,3)
b = tf.constant([10, 20, 30])     # shape=(3,)

# 演算前にランタイムでチェック
with tf.control_dependencies([
    tf.debugging.assert_equal(tf.shape(a), tf.shape(b),
                              message="Shapes must match exactly")
]):
    c = tf.add(a, b)  # ここで異なる shape を検知してエラーになる

• メリット：動的に shape を検証できるので、データ依存のパスでも確実にチェックできる。
• デメリット：実行時オーバーヘッドがある（assert が走る分だけ少し遅くなる）。

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2. 静的（ビルドタイム）チェック

Tensor オブジェクトの持つ .shape（TensorShape）を使い、
グラフの構築時／tf.function のトレース時にチェックする方法です。

import tensorflow as tf

@tf.function
def strict_add(a: tf.Tensor, b: tf.Tensor) -> tf.Tensor:
    # ビルド時に static shape を比較
    a.shape.assert_is_fully_defined()
    b.shape.assert_is_fully_defined()
    if a.shape != b.shape:
        raise ValueError(f"Shape mismatch: {a.shape} vs {b.shape}")
    return a + b

# 使い方
x = tf.zeros((3,4))
y = tf.ones((3,4))
z = strict_add(x, y)   # OK

y2 = tf.ones((4,3))
z2 = strict_add(x, y2) # ビルド時に ValueError

• メリット：グラフの構築時に不整合を検出できるので、デバッグが早い。
• デメリット：TensorShape が「不明（None 含む）」だとチェックできない場合がある。

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そのほかのテクニック

• tf.ensure_shape

  a = tf.ensure_shape(a, [None, 3])
  b = tf.ensure_shape(b, [None, 3])
  
  

  で「このテンソルは必ず (?,3) という形である」と宣言し、違えばエラーにできます。

• Tensor.set_shape()

  a.set_shape((2,3))
  b.set_shape((2,3))
  
  

  でビルド時に強制的に形状を固定できます。

• input_signature を使った tf.function

  @tf.function(input_signature=[
      tf.TensorSpec(shape=(None,3), dtype=tf.float32),
      tf.TensorSpec(shape=(None,3), dtype=tf.float32),
  ])
  def f(a, b):
      return a + b
  
  

  こうすると「必ず (?,3) 同士」のみがトレース対象になり、異なる形状を渡すと呼び出し時点でエラーになります。

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まとめ

• グローバルにブロードキャストをオフにする仕組みはない
• 演算前に明示的に shape チェックを入れる ことで、結果的にブロードキャストを防ぐ
• tf.debugging.assert_equal（動的）／TensorShape.assert_*（静的）／input_signature のいずれかを選んで使ってください。

このように「自分でチェックを入れる」形が現在の TensorFlow での推奨パターンです。