Python tf.case用法及代码示例

创建案例操作。

用法

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

另见tf.switch_case。

pred_fn_pairs 参数是大小为 N 的对的列表。每对包含一个布尔标量张量和一个 python 可调用项，如果布尔值计算为 True，则创建要返回的张量。 default 是一个可调用的生成张量列表。 pred_fn_pairs 和 default(如果提供)中的所有可调用对象都应返回相同数量和类型的张量。

如果 exclusive==True ，则评估所有谓词，如果多个谓词评估为 True ，则会引发异常。如果 exclusive==False ，则执行在第一个计算结果为 True 的谓词处停止，并立即返回相应函数生成的张量。如果没有任何谓词评估为 True，则此操作返回由 default 生成的张量。

tf.case 支持 tf.nest 中实现的嵌套结构。所有可调用对象必须返回相同的(可能是嵌套的)列表、元组和/或命名元组的值结构。单例列表和元组是唯一的异常：当由可调用对象返回时，它们被隐式解包为单个值。通过传递 strict=True 禁用此行为。

示例 1：

伪代码：

if (x < y) return 17;
else return 23;

表达式：

f1 = lambda:tf.constant(17)
f2 = lambda:tf.constant(23)
r = tf.case([(tf.less(x, y), f1)], default=f2)

示例 2：

伪代码：

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

表达式：

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)

v2 兼容性

pred_fn_pairs 可以是 v1 中的字典。但是，tf.Tensor 和 tf.Variable 在 v2 中不再是可散列的，因此不能用作字典的键。请改用列表或元组。