使用tf.cond（）

Question

我正在使用Tensorflow编码模型。我的条件语句的一部分，例如：

new_shape = tf.cond(tf.equal(tf.shape(src_shape)[0], 2), lambda: src_shape, lambda: tf.constant([1, src_shape[0]]))

和src_shape是tf.shape()的结果。

它报告TypeError: List of Tensors when single Tensor expected。我知道是因为tf.constant([1, src_shape[0]])是张量列表，但是我不知道如何以合法方式实现代码。

我已尝试删除tf.constant()，例如

new_shape = tf.cond(tf.equal(tf.shape(src_shape)[0], 2), lambda: src_shape, lambda: [1, src_shape[0]])

但它报告ValueError: Incompatible return values of true_fn and false_fn: The two structures don't have the same nested structure.

Answer 1

一种方法是使用tf.stack，它将一个等级R张量列表堆叠到一个等级（R + 1）张量中。

lambda: tf.stack([1, src_shape[0]], axis=0)

另一种解决方案是使用正确的tf.reshape命令使用tf.concat。

Answer 2

我已尝试tf.convert_to_tensor([1, src_shape[0]])起作用。这是另一种解决方案。