IfElse

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API属性：声明式编程(静态图)专用API

class paddle.fluid.layers.IfElse ( cond, name=None ) [源代码]

该类用于实现IfElse分支控制功能， IfElse包含两个Block，true_block，false_block，IfElse会将满足True或False条件的数据分别放入不同的block运行。

cond是一个shape为[N, 1]、数据类型为bool的2-D tensor，表示输入数据对应部分的执行条件。

注解

如果参数 cond 的形状为[1]，强烈建议您使用新的OP cond 而不是 IfElse。 OP cond 的使用方式更简单，并且调用该OP所用的代码更少且功能与 IfElse 一样。

IfElse OP同其他的OP在使用上有一定的区别，可能会对一些用户造成一定的困惑，以下展示了一个 简单的样例对该OP进行说明。

  1. # 以下代码完成的功能：对x中大于0的数据减去10，对x中小于0的数据加上10，并将所有的数据求和
  2. import numpy as np
  3. import paddle.fluid as fluid
  5. x = fluid.layers.data(name='x', shape=[4, 1], dtype='float32', append_batch_size=False)
  6. y = fluid.layers.data(name='y', shape=[4, 1], dtype='float32', append_batch_size=False)
  8. x_d = np.array([[3], [1], [-2], [-3]]).astype(np.float32)
  9. y_d = np.zeros((4, 1)).astype(np.float32)
  11. # 比较x, y对元素的大小，输出cond, cond是shape为[4, 1]，数据类型为bool的2-D tensor。
  12. # 根据输入数据x_d, y_d，可以推断出cond中的数据为[[true], [true], [false], [false]]
  13. cond = fluid.layers.greater_than(x, y)
  14. # 同其他常见OP不同的是，该OP返回的ie是一个IfElse OP的对象
  15. ie = fluid.layers.IfElse(cond)
  17. with ie.true_block():
  18.     # 在这个block中，根据cond条件，获取x中对应条件为true维度的数据，并减去10
  19.     out_1 = ie.input(x)
  20.     out_1 = out_1 - 10
  21.     ie.output(out_1)
  22. with ie.false_block():
  23.     # 在这个block中，根据cond条件，获取x中对应条件为false维度的数据，并加上10
  24.     out_1 = ie.input(x)
  25.     out_1 = out_1 + 10
  26.     ie.output(out_1)
  28. # 根据cond条件将两个block中处理后的数据进行合并，此处的output为输出，类型为List，List中的元素类型为Variable。
  29. output = ie() #  [array([[-7.], [-9.], [ 8.], [ 7.]], dtype=float32)]
  31. # 将输出List中的第一个Variable获取出来，并计算所有元素和
  32. out = fluid.layers.reduce_sum(output[0])
  34. exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
  35. exe.run(fluid.default_startup_program())
  37. res = exe.run(fluid.default_main_program(), feed={"x":x_d, "y":y_d}, fetch_list=[out])
  38. print(res)
  39. # [array([-1.], dtype=float32)]

参数

  • cond (Variable)- cond是一个shape为[N, 1]、数据类型为bool的2-D tensor，表示N个输入数据的对应的执行条件。数据类型为bool。
  • Name (str，可选)- 具体用法请参见 Name ，一般无需设置，默认值为None。

返回

同其他常见OP不同的是，该OP调用返回一个IfElse OP对象(如例子中的 ie)，通过调用对象内部函数 true_block() ， false_block() ， input() ， output() 对输入数据进行分支处理， 通过调用内部的 __call__() 函数，将不同分支处理的数据进行整合，作为整体的输出，输出类型为列表，列表中每个元素的类型为Variable。

内部函数

  • 通过调用对象中的 with ie.true_block() 函数构建block，将条件为true下的计算逻辑放入此block中。如果没有构建相应的block，则对应条件维度下的输入数据不做改变。
  • 通过调用对象中的 with ie.false_block() 函数构建block，将条件为false下的计算逻辑放入此block中。如果没有构建相应的block，则对应条件维度下的输入数据不做改变。
  • out = ie.input(x) 会将x中对应条件维度的数据获取出来放入到out中，支持block内部处理多个输入。
  • ie.output(out) 会将结果写入对应条件的输出中。
  • 对象内部有 __call__() 函数，即通过对 output = ie() 的调用，将条件分别为True，False的block内部所有的输出进行融合作为整体的输出，输出的类型为列表，列表中每个元素的类型为Variable。