tf.compat.v1.case

Создаёт операцию ветвления.

tf.compat.v1.case(
    pred_fn_pairs,
    default=None,
    exclusive=False,
    strict=False,
    name='case'
)

См. также tf.switch_case.

Параметр pred_fn_pairs — это словарь или список из N пар. Каждая пара содержит скалярный тензор типа boolean и вызываемый объект Python, который создаёт тензоры, возвращаемые, если значение boolean равно True. default — 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, который принимает значение True, и тензоры, созданные соответствующей функцией, немедленно возвращаются. Если ни один предикат не принимает значение True, эта операция возвращает тензоры, созданные default.

tf.case поддерживает вложенные структуры, реализованные в tf.nest. Все вызываемые объекты должны возвращать одинаковую (возможно, вложенную) структуру значений из списков, кортежей и/или именованных кортежей. Исключение составляют только списки и кортежи из одного элемента: при возврате вызываемым объектом они неявно распаковываются в отдельные значения. Это поведение отключается с помощью strict=True.

Если для pred_fn_pairs используется неупорядоченный словарь, порядок условных проверок не гарантируется. Однако порядок является детерминированным, поэтому переменные, создаваемые в условных ветвях, создаются в фиксированном порядке при каждом запуске.

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)

Неупорядоченные словари не поддерживаются в режиме eager, если exclusive=False. Вместо этого используйте список кортежей.