tf.cond
tf.cond(
pred,
true_fn=None,
false_fn=None,
strict=False,
name=None,
fn1=None,
fn2=None
)
如果谓词pred
是真的返回true_fn(),否则返回false_fn()
。
有些参数将过时,在未来版本将被移除,指令更新:fn1/fn2 不支持 true_fn/false_fn参数。
true_fn
和 false_fn
都返回一个输出tensors。true_fn
和 false_fn
必须有相同的非零数和类型输出。
条件执行仅用于在true_fn 和false_fn定义的操作。
#!/usr/bin/env python2
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Aug 27 11:16:32 2018
@author: myhaspl
"""
import tensorflow as tf
x = tf.constant(11)
y = tf.constant(22)
z = tf.multiply(x, y)
result1 = tf.cond(x > y, lambda: tf.add(x, y), lambda: tf.square(y))
result2 = tf.cond(x < y, lambda: tf.add(x, y), lambda: tf.square(y))
init_op = tf.global_variables_initializer()
sess=tf.Session()
with sess:
sess.run(init_op)
print sess.run(result1)
print sess.run(result2)
484
33
result2:当x<y,tf.add
result1:当x>y:tf.add
这种行为偶尔也会让一些期望语义更懒的用户感到惊讶。
条件调用 true_fn和 false_fn 仅一次(包括对cond的调用,不在Session.run()期间
),条件将true_fn和false_fn调用期间创建的计算图片断和一些附加的计算图结点缝合在一起,以确保根据pred的值执行正确的分支。
tf.cond 支持在 tensorflow.python.util.nest.实现的嵌套结构。true_fn
和false_fn必须返回相同的(可能是嵌套的)值结构,这些结构包括
lists、tuples、命名元组。单例列表和元组形成了唯一的例外:当由true_fn和false_fn返回时,它们被隐式地解包为单个值。通过传递strict=True,禁用此行为。
参数:
pred
: 一个标量决定了返回结果是true_fn
还是false_fn。
true_fn
: 当pred为真时,调用。false_fn
: 当pred为假时,调用。strict
: 一个boolen类型。name
: 返回tensors的可选名字前缀。
返回:
返回
通过调用true_fn
或ffalse_fn
返回的张量。如果回调函数返回单列表,则从列表中提取元素。
Raises:
TypeError
:true_fn或
false_fn
不能调用ValueError
:true_fn和
false_fn
不能返回相同数量的张量,或者返回不同类型的张量。
#!/usr/bin/env python2
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Aug 27 11:16:32 2018
@author: myhaspl
"""
import tensorflow as tf
x = tf.constant(2)
y = tf.constant(5)
def f1():
return tf.multiply(x, 17)
def f2():
return tf.add(y, 23)
z = tf.cond(tf.less(x, y), f1, f2)
sess=tf.Session()
with sess:
print sess.run(z)
34