張量流動懶惰？

Question

比方說，你有一些代碼段像這樣

import tensorflow as tf 
... 
f = h*y + z*t #Just some expression involving other tensors. 
e = ... # some expression that does not involve f. 
result = tf.select(b, e, f) 

sess.run(result) 

b是相同的形狀，E和F的布爾張量。 如果b的所有元素評估爲真，我們不需要 f並且結果將會是（或等於）e。

問題：當會話運行結果，和e的元素都是真實的，是評估？

Answer 1

TL; DR：所述tf.select()節點執行之前 TensorFlow是嚴格，所以既e和f進行評價。

這造成了一些混淆。 TensorFlow首先修剪數據流圖，基於哪些操作是靜態地產生被提取的值（即參數爲sess.run()）。但是，一旦修剪完圖形，運行時就會執行嚴格的執行操作，因此在操作可以執行之前必須計算所有操作輸入（例如tf.select()）。

在tf.control_flow_ops模塊中使用tf.control_flow_ops.cond()函數對條件執行進行了實驗性支持，但目前這方面的內容很少。