そこに正確に新しい言語を学ぶのような、あまりにも多くの機能関数があるので、私は採用する予定tensorflow、出会いがその機能マニュアルとして、記録に機能しません。本講演では、TFは、cond（）です。
TF、条件文としてCOND（A、B、C）場合：他B：Cは、例えば：
Z = tf.multiply（B） 結果= tf.cond（X <Y、ラムダ：tf.add（X、Z）、ラムダ：tf.square（Y））
Z単純な乗算機能を割り当て、次いでTFを呼び出すために、すべての上に、あるもののこの公式の解釈としては、例えば、CONDこの関数、関数tf.add（X、Z）の実施上の場合は、そのX <Yを意味し、そうでなければtf.square（Y）の実施に関する。ここではそこliangdian注：
まず、条件が実行匿名関数によって決定されます。
算出マップは、tensorflowの形態であるため、実際には関係なく、xとyの大きさの、後者の2つのコマンドが最後のxによれば、オフを実行しているように、第2、Yサイズは、双方向データフロー図を判定する。
TFは、cond（）関数は、一般的に制御コードを読み取ることができるように、コードは、コードを簡略化する具体的な詳細を知りたいのに十分知ることができ、何も忘れません。ここでは、私が遭遇した2つの例を定めます：
存在する場合＃アルファチャンネルを削除 input_image = tf.cond（：input_imageの[：、：、：3]、ラムダinput_image tf.equal（tf.shape（input_image）[2]、4）、ラムダ） ＃はRGBに階調変換 input_image = tf.cond（tf.equal（tf.shape（input_image）[2]、1）、ラムダ：tf.image.grayscale_to_rgb（input_image）、ラムダ：input_image）