Tensorflow中如何進(jìn)行控制流的條件和循環(huán)操作

發(fā)布時(shí)間：2021-11-17 09:54:57 來源：億速云閱讀：159 作者：柒染欄目：大數(shù)據(jù)

Tensorflow中如何進(jìn)行控制流的條件和循環(huán)操作，相信很多沒有經(jīng)驗(yàn)的人對(duì)此束手無策，為此本文總結(jié)了問題出現(xiàn)的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個(gè)問題。

上一篇我介紹了Tensorflow中執(zhí)行順序和控制依賴關(guān)系。在構(gòu)建循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等復(fù)雜模型時(shí)，可能需要通過條件和循環(huán)來控制操作流程。這一篇我會(huì)說一說一些常用的控制流程操作。

1、tf.cond（）

假設(shè)我們想要對(duì)兩個(gè)給定張量進(jìn)行相乘或相加操作。這可簡(jiǎn)單地用tf.cond來實(shí)現(xiàn)，它相當(dāng)于python中的if函數(shù)。

Tensorflow中如何進(jìn)行控制流的條件和循環(huán)操作

2、tf.where（）

大多數(shù)情況下我們經(jīng)常使用大張量并批量執(zhí)行操作，Tensorflow提供了相關(guān)的條件操作——tf.where，它和tf.cond一樣需要判定條件來進(jìn)行輸出。

Tensorflow中如何進(jìn)行控制流的條件和循環(huán)操作

tf.while_loops除了循環(huán)變量的初始值之外，還有一個(gè)條件函數(shù)和一個(gè)循環(huán)體函數(shù)。然后通過多次調(diào)用體函數(shù)更新這些循環(huán)變量，直到條件返回false。

看完上述內(nèi)容，你們掌握Tensorflow中如何進(jìn)行控制流的條件和循環(huán)操作的方法了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或想了解更多相關(guān)內(nèi)容，歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！

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