[Tensorflow] tf.math.equal, tf.math.not_equal, tf.reduce_all, tf.cond

Tensorflow Graph 안에 If 문 사용하기 위해서 위의 함수를 이용할 수 있다.

 

tf.equal, tf.not_equal

Params :

x : Tensor, SparseTensor, IndexedSlices

y : Tensor, SparseTensor, IndexedSlices

name : optional

Returns :

Tensor, dtype=tf.bool, same size with x, y

 

설명 : 

x 와 y 가 같은지 판단해서 bool 타입으로 반환한다. 이때 각각의 원소하나하나씩 판별해서 x, y 와 shape이 동일한 bool 타입 텐서를 반환한다. 

x = tf.constant([2, 4, 2])
y = tf.constant(2)
tf.equal(x, y)
#<tf.Tensor: shape=(3,), dtype=bool, numpy=array([ True, False, True])>
x == y
#<tf.Tensor: shape=(3,), dtype=bool, numpy=array([ True, False, True])>

x = tf.constant([2, 4, 2])
y = tf.constant([2, 4, 8])
tf.not_equal(x, y)
#<tf.Tensor: shape=(3,), dtype=bool, numpy=array([False, False,  True])>
x != y
#<tf.Tensor: shape=(3,), dtype=bool, numpy=array([False, False,  True])>

tf.reduce_all

Params :

input_tensor : boolean tensor to reduce

axis : reduced dimensions, default=None -> all dimenstions

keepdims : default=False, True-> reduced dimensions with length 1

name : optional

 

Returns :

reduced Tensor

 

설명 : 

tf.math.logical_and 와 동일하게 동작한다. dtype=tf.bool 타입의 텐서를 입력받아서 축을 기준으로 하나라도 false 가 존재하면 false, 나머지는 true 를 생성하는 텐서를 반환한다.

x = tf.constant([[True,  True], [False, False]])
tf.reduce_all(x)
#<tf.Tensor: shape=(), dtype=bool, numpy=False>
tf.reduce_all(x, axis=1)
#<tf.Tensor: shape=(2,), dtype=bool, numpy=array([ True, False])>
tf.reduce_all(x, axis=1, keepdims=True)
#<tf.Tensor: shape=(2, 1), dtype=bool, numpy=
#array([[ True],
#       [False]])>

활용 :

Tensorflow Graph를 생성할때, if 문에 tf.equal, tf.reduce_all 을 조합하여 사용가능하다.

if tf.reduce_all(tf.equal(X, compared_X)):
	#do something...
else:
	#do something...

 

예를 들어 두 텐서의 shape 을 비교하던가, 값을 비교하던가 할 수 있다. 원래 equal 메서드를 수행하면 입력 텐서와 동일한 shape의 텐서가 반환되는데 이는 if 문에 사용불가능하고 reduce_all 으로 판단할 수 있다.

 

 

tf.cond ( pred, true_fn=None, false_fn=None, name=None )

Params :

 

pred : scaler determining whether to true, false

true_fn : the callable function to be performed if pred is true

false_fn : he callable function to be performed if pred is false

name : return tensor name (optional)

 

Returns :

Tensors returned by true_fn or false_fn

 

설명 :

True or False 로 판단될 수 있는 pred 식을 입력하면, True 일경우 true_fn, False일 경우 false_fn 을 수행한 결과값을 반환한다.

이때 true_fn, false_fn 이 반환값의 형식이 동일해야한다. fn는 반드시 callable 이어야 하는데 인자를 넣고싶으면, lambda 함수를 이용한다.

x = tf.constant(2)
y = tf.constant(5)

def f1():
	return tf.multiply(x, 10)
def f2():
	return tf.add(y, 3)

tf.cond(tf.less(x, y), f1, f2)
#<tf.Tensor: shape=(), dtype=int32, numpy=20>

def f1(x):
	return tf.multiply(x, 10)
def f2(x):
	return tf.add(x, 3)
    
tf.cond(tf.less(x, y), lambda: f1(y), lambda: f2(x))
#<tf.Tensor: shape=(), dtype=int32, numpy=50>