张量流是懒惰的吗？

Question

假设您有一些像这样的代码

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是与e和f形状相同的布尔张量。 如果b的所有元素都评估为true，我们就不需要了 f，结果只是（或等于）e。

问题：当会话以结果运行，并且e的元素都为真时，是否会被评估？

Answer 1

TL; DR： TensorFlow是严格的，因此在e节点执行之前将评估f和tf.select()。

这引起了一些混乱。 TensorFlow首先根据生成所获取值（即sess.run()的参数）所需的静态操作来修剪数据流图。但是，一旦修剪了图形，运行时就会使用严格执行，因此必须先计算操作的所有输入（例如tf.select()）才能执行该操作。

tf.control_flow_ops模块中使用tf.control_flow_ops.cond()函数对条件执行进行了实验性支持，但目前这种情况很少见。