tf,cond()函数

　　tensorflow里面有太多的函数功能，完全像是新学一门语言，所以打算采用，遇到不会的函数就记录下来，作为自己的函数手册。这篇要讲的就是tf,cond()。

tf,cond(A,B,C) 就像是条件语句：if A: B else:C，举个例子：

z = tf.multiply(a, b)
result = tf.cond(x < y, lambda: tf.add(x, z), lambda: tf.square(y)）

　　解读一下这个官方的例子，首先是给z赋值了一个简单的乘法函数，然后调用tf,cond这个函数，它的意思是，如果 x<y，就执行函数 tf.add(x,z) , 否则 就执行 tf.square(y)。 在这里有liangdian注意：

　　第一点，条件判断后执行命令都采用匿名函数的方式；

　　第二点，因为tensorflow是计算图的形式，所以其实无论x与y的大小如何，后面的两条命令都是运行过的，只是最后根据x,y的大小决定数据流图走哪条路。

　　tf,cond()函数，一般就掌握到能看懂代码，知道这个代码可以简化代码就够了，具体细节知道就好了，忘了也没事。下面再列两个我遇到的例子：

# remove alpha channel if present
input_image = tf.cond(tf.equal(tf.shape(input_image)[2], 4), lambda: input_image[:,:,:3], lambda: input_image)
# convert grayscale to RGB
input_image = tf.cond(tf.equal(tf.shape(input_image)[2], 1), lambda: tf.image.grayscale_to_rgb(input_image), lambda: input_image)