一、概述

tf.cond是一个TensorFlow中的函数，可以在条件成立时执行一个函数，否则执行另一个函数。这个函数的返回值必须是Tensor类型，使得在图构建过程中，TensorFlow可以根据条件不同而选择不同的路径。它的格式如下：

tf.cond(
    pred,
    true_fn=None,
    false_fn=None,
    strict=False,
    name=None)

其中，pred为真假条件，true_fn为条件成立时执行的函数，false_fn为条件不成立时执行的函数。

二、tf.cond的应用

1.控制流程

tf.cond主要应用于动态控制 TensorFlow 的计算流程，可以使得计算在运行时根据条件发生改变。例如，当训练模型时，我们需要根据当前的训练次数，对模型参数进行不同程度的更新，这时候就可以使用tf.cond函数。

import tensorflow as tf
import numpy as np
 
x = tf.constant(np.random.randn(3,2))
y = tf.constant(np.random.randn(3,2))
z = tf.reduce_sum(tf.cond(tf.less(x,y), lambda: (x - y) * y, lambda: (y - x) * x))
 
with tf.Session() as sess:
    result = sess.run(z)
    print(result)

在这个例子中，如果x < y，那么执行第二个函数 lambda: (x - y) * y，否则执行第三个函数 lambda: (y - x) * x。运行结果就是对当前数据进行计算后得到的结果。

2.实现动态图计算

在计算图中，我们用While循环代替for循环来处理任意长度的序列的输入，这就需要用到tf.cond来根据while循环中的条件来选择不同的计算路径。

import tensorflow as tf
 
x = tf.constant(10)
 
def cond(x):
    return x > 0
 
def body(x):
    return [tf.subtract(x,1)]
 
res = tf.while_loop(cond, body, loop_vars=[x]) 
 
with tf.Session() as sess:
    result = sess.run(res)
    print(result)

这段代码中，当 x > 0 时，调用body() 函数计算一次迭代，当 x <= 0 时，停止迭代。可以看到，在while循环中，使用tf.cond的方式来管理循环的终止条件。

三、tf.cond的注意事项

1.返回值类型必须保持一致

tf.cond函数的两个分支必须返回相同形状的Tensor，否则会导致运行时报错。这是因为在图构建过程中，TensorFlow需要预先对计算图进行静态分析。因此，必须保证两个分支返回值类型相同以使程序正常运行。

2.可能引入性能问题

与其它编程语言不同，在 TensorFlow 中，每次调用tf.cond函数，都会同时计算两个分支，无论条件是否成立。因此如果参数不是训练过程中的变量，使用if/else条件语句进行判断通常会比用tf.cond效率更高，因为if/else语句只会计算满足条件的分支，而tf.cond会在计算图构建时同时计算两个分支。

3.注意括号的使用

当给予 tf.cond 函数的函数作为参数时必须加括号。比如下面这个例子：

x = tf.constant(1)
y = tf.constant(2)
 
def f1(): return tf.multiply(x, 17)
def f2(): return tf.add(y, 23)
r = tf.cond(tf.less(x,y), f1, f2)
 
# 此时r的值为3，也就是f2()函数的返回值

注意，传递函数时没有加括号会引发错误，但是如果使用lambda，则不需要加括号：

r = tf.cond(tf.less(x,y), lambda: tf.multiply(x, 17), lambda: tf.add(y, 23))
# 此时r的值为3，也就是lambda: tf.add(y, 23)函数的返回值