tf.case

Создает операцию выбора варианта.

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

Используется в блокнотах

См. также tf.switch_case.

Параметр pred_fn_pairs — это список из N пар. Каждая пара содержит скалярный тензор типа boolean и вызываемый объект Python, который создает тензоры, возвращаемые, если значение boolean равно True. default — это вызываемый объект, создающий список тензоров. Все вызываемые объекты в pred_fn_pairs, а также default (если он указан), должны возвращать одинаковое количество тензоров одинаковых типов.

Если exclusive==True, вычисляются все предикаты, и возникает исключение, если более одного предиката принимает значение True. Если exclusive==False, выполнение останавливается на первом предикате, значение которого равно True, и немедленно возвращаются тензоры, созданные соответствующей функцией. Если ни один из предикатов не принимает значение True, эта операция возвращает тензоры, созданные с помощью default.

tf.case поддерживает вложенные структуры, реализованные в tf.nest. Все вызываемые объекты должны возвращать одинаковую (возможно, вложенную) структуру значений, состоящую из списков, кортежей и/или именованных кортежей. Единственными исключениями являются списки и кортежи из одного элемента: при возврате вызываемым объектом они неявно распаковываются в отдельные значения. Это поведение отключается передачей 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)

В v1 pred_fn_pairs мог быть словарем. Однако в v2 объекты tf.Tensor и tf.Variable больше не хешируются, поэтому их нельзя использовать в качестве ключей словаря. Вместо этого используйте список или кортеж.