IfElse

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。

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。

# 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
import numpy as np
import paddle.fluid as fluid

x = fluid.layers.data(name='x', shape=[4, 1], dtype='float32', append_batch_size=False)
y = fluid.layers.data(name='y', shape=[4, 1], dtype='float32', append_batch_size=False)

x_d = np.array([[3], [1], [-2], [-3]]).astype(np.float32)
y_d = np.zeros((4, 1)).astype(np.float32)

# 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。
# 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]]
cond = fluid.layers.greater_than(x, y)
# 同其他常见OP不同的是,该OP返回的ie是一个IfElse OP的对象
ie = fluid.layers.IfElse(cond)

with ie.true_block():
    # 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
    out_1 = ie.input(x)
    out_1 = out_1 - 10
    ie.output(out_1)
with ie.false_block():
    # 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
    out_1 = ie.input(x)
    out_1 = out_1 + 10
    ie.output(out_1)

# 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。
output = ie() #  [array([[-7.], [-9.], [ 8.], [ 7.]], dtype=float32)]

# 将输出List中的第一个Variable获取出来,并计算所有元素和
out = fluid.layers.reduce_sum(output[0])

exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
exe.run(fluid.default_startup_program())

res = exe.run(fluid.default_main_program(), feed={"x":x_d, "y":y_d}, fetch_list=[out])
print res
# [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。