tensorflow - tensorflow 是懒惰的吗？

Question

假设你有一些这样的代码

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 bool 张量。
如果 b 的所有元素都为真，我们不需要
f 并且结果将只是(或等于)e。

问题:当 session 以结果运行并且 e 的元素都为真时，是否评估 f？

Answer 1

TL;DR: TensorFlow 是严格的，所以 e和 f将在 tf.select() 之前进行评估节点执行。

这引起了一些困惑。 TensorFlow 首先根据静态需要哪些操作来生成获取的值(即 sess.run() 的参数)来修剪数据流图。然而，一旦图形被修剪，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())，然后才能执行该操作。

tf.control_flow_ops 中有条件执行的实验性支持。模块，使用 tf.control_flow_ops.cond() 功能，但目前很少有文档记录。