import tensorflow as tf
import numpy as np
x = tf.constant(2)
y = tf.constant(3)
global mask0
mask0 = np.ones(shape=[1, 6, 1], dtype='float32') def f1():
mask0[0, 0, 0] = 0.
print(1)
return tf.multiply(x, 17) def f2():
print(2)
return tf.add(y, 23) test = tf.cond(pred=tf.equal(x, y), true_fn=f1, false_fn=f2) with tf.Session() as sess:
print(sess.run(test))
print(mask0)

执行结果:

 1
2
2018-08-01 10:25:46.443812: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2
26
[[[0.]
[1.]
[1.]
[1.]
[1.]
[1.]]] 进程已结束,退出代码0

执行以上代码发现,即使判断为假,执行了f2,f1的值未返回,但f1中的语句依然执行了。最后发现,“正确”函数和“错误”函数都会在判断语句中被调用始终按照先“正确”函数,后“错误”函数的顺序执行一遍(经过将两个函数定义位置调换,测试确实如此,始终先打印“正确”函数中的字符),其中的非张量数据流不受流程控制,tensorflow的流程控制只对tensor张量有效。最后由于本人需要完成的功能,采取了在两个函数中只写张量运算的代码:

 import tensorflow as tf
x = tf.constant(2)
y = tf.constant(3) mask0 = tf.ones(shape=[1, 5, 1], dtype='float32') def f2():
var0 = tf.one_hot(indices=[3], depth=5, axis=0)
print(2)
return var0 def f1():
var0 = tf.one_hot(indices=[1], depth=4, axis=0)
print(1)
return var0 for h1 in range(1):
var0 = tf.cond(pred=tf.equal(x, y), true_fn=f1, false_fn=f2)
mask0 = mask0 - var0 with tf.Session() as sess:
print(sess.run(mask0))

运行结果:

 1
2
2018-08-01 10:44:25.417305: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2
[[[1.]
[1.]
[1.]
[0.]
[1.]]] 进程已结束,退出代码0

注意这里tf.cond的两个函数返回数据维度不同也没有报错,经测试,当数据类型不同时会报错。普通python语句和之前一样按先“正确”后“错误”执行,tensorflow的数据流得到控制,只执行了“错误”语句。

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