tf.case

Создать операцию выбора.

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

См. также tf.switch_case.

Параметр pred_fn_pairs представляет собой словарь или список пар размера N. Каждая пара содержит булеву скалярную тензор и python-вызов, который создаёт тензоры, возвращаемые, если булево значение равно True. default — это вызов, генерирующий список тензоров. Все вызовы в pred_fn_pairs, а также default (если указано), должны возвращать одинаковое количество и типы тензоров.

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

tf.case поддерживает вложенные структуры, как реализовано в tf.contrib.framework.nest. Все вызовы должны возвращать одну и ту же (возможно, вложенную) структуру значений, списки, кортежи и/или именованные кортежи. Исключениями являются только одиночные списки и кортежи: при возвращении вызовом они неявно распаковываются в одиночные значения. Это поведение отключается путём передачи strict=True.

Если для pred_fn_pairs используется неупорядоченный словарь, порядок проверок условия не гарантируется. Однако порядок гарантированно является детерминированным, так что переменные, созданные в условных ветвях, создаются в фиксированном порядке в 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)

Совместимость с Eager

Неупорядоченные словари не поддерживаются в режиме eager, когда exclusive=False. Используйте вместо этого список кортежей.