tensorflow条件语句-tf.case

tf.case
tf.case(
pred_fn_pairs,
default=None,
exclusive=False,
strict=False,
name='case'
)

创建case操作

pred_fn_pairs参数是大小为N的字典或pairs的列表。每对包含一个布尔标量tensor和一个python可调用函数项，当条件为True将返回对应的函数项创建的tensors。在pred_fn_pairs对中的所有调用子以及默认值（如果提供的话）都应该返回相同数量和类型的张量。

如果exclusive==True，则计算所有的谓词，如果多个谓词计算为True，则引发异常。如果exclusive==False，则执行在求值为True的第一个谓词处停止，并且立即返回由相应函数生成的张量（tensors）。如果没有一个谓词评估为true，则此操作返回默认生成的张量。

tf.case支持在tensorflow.python.util.nest中实现的嵌套结构。所有的调用都必须返回相同的（可能嵌套的）列表、元组和/或命名元组的值结构。单例列表和元组形成了唯一的例外：当由可调用程序返回时，它们被隐式地解包为单个值。通过通过传递strict=True禁用此行为。

如果无序字典在pred_fn_pairs使用，则条件测试的顺序不能保证。不管怎么样，顺序保证是确定的，以便在条件分支中变量按固定顺序被创建。

#!/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(7)
y =  tf.constant(27)
f1 = lambda: tf.constant(17)
f2 = lambda: tf.constant(23)
r = tf.case([(tf.less(x, y), f1)], default=f2)
#if (x < y) return 17;
#else return 23;
sess=tf.Session()
with sess:

    print sess.run(r)

Example 2:

#!/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(7)
y =  tf.constant(27)
z = tf.constant(21)
def f1(): 
    return tf.constant(17)
def f2(): 
    return tf.constant(23)
def f3(): 
    return tf.constant(-1)
r = tf.case({tf.less(x, y): f1, tf.greater(x, z): f2},default=f3, exclusive=True);

sess=tf.Session()
with sess:

    print sess.run(r)

相当于：

if (x < y && x > z) raise OpError("Only one predicate may evaluate true");
if (x < y) return 17;
else if (x > z) return 23;
else return -1;

参数:

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pred_fn_pairs: 字典或pairs的列表（由boolean标量和可调用函数返回张量列表）
default: 默认返回tensors列表
exclusive: 如果为True表示仅最多一个谓语为True
strict: boolean打开或关闭'strict' 模式
name: 操作的名字（可选）
返回:

第一个谓词为True时执行返回的tensors，如果没有谓词为True，则返回default

Raises:

TypeError: pred_fn_pairs 不是一个列表或字典
TypeError: pred_fn_pairs是一个列表，但不包括2个元素的元组
TypeError: fns[i] 不是任何i的调用，或default不是可调用的

tensorflow条件语句-tf.case

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