我正在使用张量流，对tf.where函数感到困惑。
我们知道，该函数包含三个参数：cond，x和y。如果x和y都不为None，它将返回一个包含张量的张量，当cond为true时返回x的元素，而cond为false则返回y的元素。
但是，我发现代码的结果很混乱。代码如下：
import tensorflow as tf
import numpy as np
sess = tf.Session()
variable_bool1 = tf.convert_to_tensor(np.array([True, False]), dtype=tf.bool)
variable_bool2 = tf.convert_to_tensor(tf.Variable([True, False]), dtype=tf.bool)
variable_bool3 = tf.convert_to_tensor(tf.constant([True, False]), dtype=tf.bool)
variable_number1 = tf.convert_to_tensor(np.array([1.0, 2.0]), dtype=tf.float32)
variable_number2 = tf.convert_to_tensor(np.array([3.0, 4.0]), dtype=tf.float32)
where_result1 = tf.where(variable_bool1, variable_number1, variable_number2)
where_result2 = tf.where(variable_bool2, variable_number1, variable_number2)
where_result3 = tf.where(variable_bool3, variable_number1, variable_number2)
sess.run(tf.global_variables_initializer())
sess.run(tf.local_variables_initializer())
print variable_bool1, sess.run(variable_bool1), sess.run([where_result1])
print variable_bool2, sess.run(variable_bool2), sess.run([where_result2])
print variable_bool3, sess.run(variable_bool3), sess.run([where_result3])
结果如下：
Tensor("Const:0", shape=(2,), dtype=bool) [ True False] [array([1., 4.], dtype=float32)]
Tensor("Variable/read:0", shape=(2,), dtype=bool) [ True False] [array([0., 0.], dtype=float32)]
Tensor("Const_1:0", shape=(2,), dtype=bool) [ True False] [array([1., 4.], dtype=float32)]
似乎variable_bool2无法返回预期结果。
是变量和常量之间的区别吗？
为什么variable_bool2总是返回零？
您能解释一下吗？非常感谢你！