Question

我想在tensorflow中有一个if语句；如果条件不满足，就什么也不会发生。

我尝试同时使用tf.case和tf.cond，但是它们都需要一个函数说明，该语句的评估结果为False。

op = tf.cond(tf.equal(x, y), true_fn=f1(), false_fn=lambda: None)

给我一个错误：ValueError：false_fn必须具有返回值。

Answer 1

在TF 1.x上，我将使用tf.no_op指定不执行任何操作的虚拟OP：

ops = tf.cond(tf.equal(x, y), true_fn=f, false_fn=lambda: tf.no_op())

在TF 2.x上，由于渴望执行，您只能将lambda: None传递给false_fn。

最小代码示例

import tensorflow as tf

x, y, z = tf.constant(1), tf.constant(1), tf.constant(2)
op1 = tf.cond(
    tf.equal(x, y), true_fn=lambda: tf.print(x), false_fn=lambda: tf.no_op())
op2 = tf.cond(
    tf.equal(x, z), true_fn=lambda: tf.print(x), false_fn=lambda: tf.no_op())

with tf.Session() as sess:
    sess.run(op1)  # 1
    sess.run(op2)  # does nothing

Answer 2

您可以使用tf.identy（tf）

即

op = tf.cond(tf.equal(x, y), true_fn=f1(), false_fn=tf.identy(tf))

@see https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/identity

张量流中的if语句（无其他）

2 个答案: