Tensorflow:无法将tf.case与输入参数一起使用

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发和维护。它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练各种机器学习模型。

在TensorFlow中，tf.case函数用于根据条件选择执行不同的操作。然而，tf.case函数不能直接与输入参数一起使用。它需要一个条件列表和对应的操作列表作为输入。根据条件列表中的条件，tf.case函数将选择执行相应的操作。

以下是tf.case函数的一般语法：

tf.case(pred_fn_pairs, default=None, exclusive=False, name=None)

• pred_fn_pairs：一个由条件和操作组成的列表。每个条件和操作对应一个元组，条件是一个布尔表达式，操作是一个函数。
• default：可选参数，当所有条件都不满足时执行的操作。
• exclusive：可选参数，如果设置为True，则只会执行第一个满足条件的操作。
• name：可选参数，操作的名称。

下面是一个示例，演示了如何使用tf.case函数：

import tensorflow as tf

def case_fn(x):
    return tf.case([(tf.less(x, 0), lambda: tf.square(x)),
                    (tf.greater(x, 0), lambda: tf.add(x, 10))],
                   default=lambda: tf.constant(0))

x = tf.constant(-5)
output = case_fn(x)

with tf.Session() as sess:
    result = sess.run(output)
    print(result)

在上面的示例中，我们定义了一个case_fn函数，它接受一个输入参数x，并使用tf.case函数根据x的值选择执行不同的操作。如果x小于0，它将计算x的平方；如果x大于0，它将计算x加上10；如果x等于0或其他情况，它将返回0。在这个例子中，由于x的值为-5，所以输出结果为25。

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