tf.case

Создайте операцию case.

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

Используется в ноутбуках

См. также tf.switch_case.

Параметр pred_fn_pairs представляет собой список пар размера N. Каждая пара содержит булеву скалярную тензор и вызываемый python-объект, который создает тензоры, которые будут возвращены, если булева переменная принимает значение True. default — это вызываемый объект, генерирующий список тензоров. Все вызываемые объекты в pred_fn_pairs, а также default (если предоставлено), должны возвращать одинаковое количество и типы тензоров.

Если exclusive==True, все предикаты вычисляются, и выбрасывается исключение, если более одного предиката принимает значение True. Если exclusive==False, выполнение останавливается на первом предикате, который принимает значение True, и возвращаются тензоры, сгенерированные соответствующей функцией. Если ни один из предикатов не принимает значение True, эта операция возвращает тензоры, сгенерированные default.

tf.case поддерживает вложенные структуры, как реализовано в tf.nest. Все вызываемые объекты должны возвращать одну и ту же (возможно, вложенную) структуру значений, состоящую из списков, кортежей и/или именованных кортежей. Одноэлементные списки и кортежи являются единственными исключениями из этого правила: при возврате вызываемым объектом они неявно распаковываются до одиночных значений. Это поведение отключено путем передачи strict=True.

Пример 1:

Псевдокод:

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

Выражения:

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

Пример 2:

Псевдокод:

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;

Выражения:

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)

pred_fn_pairs в v1 мог быть словарем. Однако tf.Tensor и tf.Variable больше не хешируемы в v2, поэтому их нельзя использовать в качестве ключей словаря. Используйте список или кортеж вместо этого.