tf.cond()函数解析（最清晰的解释）

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近期看batch_normalization的代码时碰到一个tf.cond()函数，特此记录。

tf.cond()函数用于控制数据流向。

通过网上查了一些文章之后，才发现使用tf.cond() 函数是控制数据流向。也就是说在TensorFlow中，tf.cond()类似于c语言中的if…else…，但是也仅仅只是类似而已。

首先看一下官方文档：

# 用于有条件的执行函数，当pred为True时，执行true_fn函数，否则执行false_fn函数
tf.cond(
    pred,
    true_fn=None,
    false_fn=None,
    strict=False,
    name=None,
    fn1=None,
    fn2=None
)

参数：

• pred：标量决定是否返回 true_fn 或 false_fn 结果。
• true_fn：如果 pred 为 true,则被调用。
• false_fn：如果 pred 为 false,则被调用。
• strict：启用/禁用 “严格”模式的布尔值。
• name：返回的张量的可选名称前缀。

Return：
通过调用 true_fn 或 false_fn 返回的张量。如果 callables 返回单一实例列表, 则从列表中提取元素。

需要注意的是，pred参数是tf.bool型变量，直接写“True”或者“False”是python型bool，会报错的。因此可以是很使用tf.equal(is_training,True)的操作。

再看一下官方例子：

z = tf.multiply(a, b)
    result = tf.cond(x < y, lambda: tf.add(x, z), lambda: tf.square(y))

If x < y, the tf.add operation will be executed and tf.square operation will not be executed. Since z is needed for at least one branch of the cond, the tf.multiply operation is always executed, unconditionally.
如果x < y，将会执行tf.add操作，不会执行tf.square操作。因为cond中至少有一个分支需要z，而tf.multiply操作总是被无条件地执行。

但是我们来看这个操作，其实是反直觉的，因为按照一般的逻辑来说，应该是用不到就不执行了，通过查询官方文档，我们看到了这么一番话：

Although this behavior is consistent with the dataflow model of TensorFlow，it has occasionally surprised some users who expected a lazier semantics。
虽然这种行为与 TensorFlow 的数据流模型是一致的，但有时候，还是会让有些期望慵懒的用户惊讶。

真是善解人意、、、那么我们来看看例子理解一下：

import tensorflow as tf

a=tf.constant(2)    
b=tf.constant(3)    
x=tf.constant(4)    
y=tf.constant(5)    
z = tf.multiply(a, b)    
result = tf.cond(x < y, lambda: tf.add(x, z), lambda: tf.square(y))    
with tf.Session() as session:    
    print(result.eval())
    print(z.eval())
    print(y.eval())

> 10
> 6
> 5

首先z = a * b = 2 * 3 = 6，然后在tf.cond()函数中，因为x<y（4<5）成立，所以执行lambda: tf.add(x, z)，也就是result = x + z = 10，而不执行lambda: tf.square(y)，但是执行了z = tf.multiply(a, b)。

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