Come aggiungere se la condizione in un grafico TensorFlow?

Question

Diciamo che sono seguente codice:

x = tf.placeholder("float32", shape=[None, ins_size**2*3], name = "x_input") 
condition = tf.placeholder("int32", shape=[1, 1], name = "condition") 
W = tf.Variable(tf.zeros([ins_size**2*3,label_option]), name = "weights") 
b = tf.Variable(tf.zeros([label_option]), name = "bias") 

if condition > 0: 
    y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b) 
else: 
    y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) - b) 

Sarebbe il lavoro if dichiarazione nel calcolo (io non la penso così)? In caso contrario, come è possibile aggiungere un'istruzione if nel grafico di calcolo TensorFlow?

Answer 1

È corretto che l'istruzione if non funzioni qui, poiché la condizione viene valutata al momento della costruzione del grafico, mentre presumibilmente si desidera che la condizione dipenda dal valore inviato al segnaposto in fase di esecuzione. (In realtà, sarà sempre prendere il primo ramo, perché condition > 0 restituisce un Tensor, che è "truthy" in Python.)

Per supportare flusso controllo condizionale, tensorflow fornisce all'operatore tf.cond(), che valuta uno dei due rami, a seconda di una condizione booleana. Per mostrare come usarlo, io riscrivere il programma in modo che condition è un valore scalare tf.int32 per semplicità:

x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, ins_size**2*3], name="x_input") 
condition = tf.placeholder(tf.int32, shape=[], name="condition") 
W = tf.Variable(tf.zeros([ins_size**2 * 3, label_option]), name="weights") 
b = tf.Variable(tf.zeros([label_option]), name="bias") 

y = tf.cond(condition > 0, lambda: tf.matmul(x, W) + b, lambda: tf.matmul(x, W) - b)