tensorflow
tf.cond가있는 TensorFlow 그래프 내부의 if 조건 사용

매개 변수

비고

기본 예제

x = tf.constant(1.)
bool = tf.constant(True)

res = tf.cond(bool, lambda: tf.add(x, 1.), lambda: tf.add(x, 10.))
# sess.run(res) will give you 2.

f1과 f2가 여러 개의 텐서를 반환하면

두 함수 fn1 과 fn2 는 여러 개의 텐서를 반환 할 수 있지만 정확한 개수와 유형의 출력을 반환해야합니다.

x = tf.constant(1.)
bool = tf.constant(True)

def fn1():
    return tf.add(x, 1.), x

def fn2():
    return tf.add(x, 10.), x

res1, res2 = tf.cond(bool, fn1, fn2)
# tf.cond returns a list of two tensors
# sess.run([res1, res2]) will return [2., 1.]

매개 변수가있는 함수 f1과 f2 정의 및 사용

람다를 사용하여 tf.cond ()의 함수에 매개 변수를 전달할 수 있으며 코드는 다음과 같습니다.

x = tf.placeholder(tf.float32)
y = tf.placeholder(tf.float32)
z = tf.placeholder(tf.float32)

def fn1(a, b):
  return tf.mul(a, b)

def fn2(a, b):
  return tf.add(a, b)

pred = tf.placeholder(tf.bool)
result = tf.cond(pred, lambda: fn1(x, y), lambda: fn2(y, z))

다음과 같이 호출 할 수 있습니다.

with tf.Session() as sess:
  print sess.run(result, feed_dict={x: 1, y: 2, z: 3, pred: True})
  # The result is 2.0
  print sess.run(result, feed_dict={x: 1, y: 2, z: 3, pred: False})
  # The result is 5.0