tensorflow里面有太多的函數功能，完全像是新學一門語言，所以打算采用，遇到不會的函數就記錄下來，作為自己的函數手冊。這篇要講的就是tf,cond()。
tf,cond(A,B,C) 就像是條件語句：if A: B else:C，舉個例子：
z = tf.multiply(a, b) result = tf.cond(x < y, lambda: tf.add(x, z), lambda: tf.square(y)）
解讀一下這個官方的例子，首先是給z賦值了一個簡單的乘法函數，然后調用tf,cond這個函數，它的意思是，如果 x<y，就執行函數 tf.add(x,z) , 否則 就執行 tf.square(y)。 在這里有liangdian注意：
第一點，條件判斷后執行命令都采用匿名函數的方式；
第二點，因為tensorflow是計算圖的形式，所以其實無論x與y的大小如何，后面的兩條命令都是運行過的，只是最后根據x,y的大小決定數據流圖走哪條路。
tf,cond()函數，一般就掌握到能看懂代碼，知道這個代碼可以簡化代碼就夠了，具體細節知道就好了，忘了也沒事。下面再列兩個我遇到的例子：
# 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)