一、概述

tf.cond是一個TensorFlow中的函數，可以在條件成立時執(zhí)行一個函數，否則執(zhí)行另一個函數。這個函數的返回值必須是Tensor類型，使得在圖構建過程中，TensorFlow可以根據條件不同而選擇不同的路徑。它的格式如下：

tf.cond(
    pred,
    true_fn=None,
    false_fn=None,
    strict=False,
    name=None)

其中，pred為真假條件，true_fn為條件成立時執(zhí)行的函數，false_fn為條件不成立時執(zhí)行的函數。

二、tf.cond的應用

1.控制流程

tf.cond主要應用于動態(tài)控制 TensorFlow 的計算流程，可以使得計算在運行時根據條件發(fā)生改變。例如，當訓練模型時，我們需要根據當前的訓練次數，對模型參數進行不同程度的更新，這時候就可以使用tf.cond函數。

import tensorflow as tf
import numpy as np
 
x = tf.constant(np.random.randn(3,2))
y = tf.constant(np.random.randn(3,2))
z = tf.reduce_sum(tf.cond(tf.less(x,y), lambda: (x - y) * y, lambda: (y - x) * x))
 
with tf.Session() as sess:
    result = sess.run(z)
    print(result)

在這個例子中，如果x < y，那么執(zhí)行第二個函數 lambda: (x - y) * y，否則執(zhí)行第三個函數 lambda: (y - x) * x。運行結果就是對當前數據進行計算后得到的結果。

2.實現動態(tài)圖計算

在計算圖中，我們用While循環(huán)代替for循環(huán)來處理任意長度的序列的輸入，這就需要用到tf.cond來根據while循環(huán)中的條件來選擇不同的計算路徑。

import tensorflow as tf
 
x = tf.constant(10)
 
def cond(x):
    return x > 0
 
def body(x):
    return [tf.subtract(x,1)]
 
res = tf.while_loop(cond, body, loop_vars=[x]) 
 
with tf.Session() as sess:
    result = sess.run(res)
    print(result)

這段代碼中，當 x > 0 時，調用body() 函數計算一次迭代，當 x <= 0 時，停止迭代?？梢钥吹剑趙hile循環(huán)中，使用tf.cond的方式來管理循環(huán)的終止條件。

三、tf.cond的注意事項

1.返回值類型必須保持一致

tf.cond函數的兩個分支必須返回相同形狀的Tensor，否則會導致運行時報錯。這是因為在圖構建過程中，TensorFlow需要預先對計算圖進行靜態(tài)分析。因此，必須保證兩個分支返回值類型相同以使程序正常運行。

2.可能引入性能問題

與其它編程語言不同，在 TensorFlow 中，每次調用tf.cond函數，都會同時計算兩個分支，無論條件是否成立。因此如果參數不是訓練過程中的變量，使用if/else條件語句進行判斷通常會比用tf.cond效率更高，因為if/else語句只會計算滿足條件的分支，而tf.cond會在計算圖構建時同時計算兩個分支。

3.注意括號的使用

當給予 tf.cond 函數的函數作為參數時必須加括號。比如下面這個例子：

x = tf.constant(1)
y = tf.constant(2)
 
def f1(): return tf.multiply(x, 17)
def f2(): return tf.add(y, 23)
r = tf.cond(tf.less(x,y), f1, f2)
 
# 此時r的值為3，也就是f2()函數的返回值

注意，傳遞函數時沒有加括號會引發(fā)錯誤，但是如果使用lambda，則不需要加括號：

r = tf.cond(tf.less(x,y), lambda: tf.multiply(x, 17), lambda: tf.add(y, 23))
# 此時r的值為3，也就是lambda: tf.add(y, 23)函數的返回值