tf.Printでtf.condを使う方法を理解するには？

Question

コードを見てみましょう。私たちが知っているように

import tensorflow as tf 

x = tf.constant(1.0) 
y = tf.constant(2.0) 
z = tf.constant(3.0) 
def f1(): 
    return tf.Print(x, [x]) 

def f2(): 
    return tf.Print(z, [z]) 
op = tf.cond(x>y, f1, f2) 
with tf.Session() as sess: 
    sess.run(op) 

私は非常に困惑してる、tf.Printの出力は3.0

で、tf.Print（Z、[Z]）が出力されます値zの場合はzと評価されますが、私は評価していないと思います。z

もう一つの問題は、それがグラフ化するtf.Printを追加しない方法、たとえば、私はそれがそうでなければtf.Printが実行されることはありません、tf.Printのリターンでいくつかのテンソルを関連付ける必要があると考え、グラフ化するノードを追加しない方法についてtf.cond、です。

私はとても困惑しています。

Answer 1

私はあなたが引数の順序を持​​っているかもしれないと思っています。tf.condが混乱しています。コール：

tf.cond(predicate, f, g) 

は、あなたの述語x > yが偽であることから、f2は

---

を評価され、あなたの例では

"そうgを評価し、predicateが真であるならば、fを評価する" と同じです

注

tf.cond(predicate, true_fn=f, false_fn=g) 

# Or equivalently... 
tf.cond(predicate, false_fn=g, true_fn=f)