python-2.7 - TensorFlow tf.equal() 运算符无法按预期工作

Question

我写了以下代码，
但它不像我期望的那样工作。
我预计'true'将被打印，而是 'false'被打印。
你能解释为什么会发生这种情况吗？

import tensorflow as tf

#y_ = tf.constant([0, 1, 0])
y  = tf.constant([0, 1, 0])

with tf.Session() as sess:
    b = sess.run(tf.equal(y, y))
    if b is True:
        print 'true'
    else:
        print 'false'

Answer 1

tf.equal() 运算符是元素运算符。假设 x和 y形状相同(与您的示例中的形状相同)tf.equal(x, y)将产生一个形状相同的张量，其中每个元素表示是否为x中的对应元素和 y是平等的。因此，sess.run(tf.equal(y, y))在你的程序中将返回数组 [True, True, True] .

在 Python 中，is运算符计算两个对象和数组之间的引用相等性 [True, True, True]与(内置)对象不是同一个对象 True ，所以测试的结果是 False .

以下程序将通过使用 tf.reduce_all() 实现您期望的行为* tf.equal() 结果的运算符计算单个 bool 值:

y  = tf.constant([0, 1, 0])
all_elems_equal = tf.reduce_all(tf.equal(y, y))

with tf.Session() as sess:
    b = sess.run(all_elems_equal)
    if b:
        print 'true'
    else:
        print 'false'

* 但请注意 tf.equal(x, y)将broadcast如果它们具有不同的形状，则它的参数，因此您可能会得到意想不到的结果，即使用此程序具有不同形状的两个张量“相等”。例如，在列向量 [[11], [22]] 上使用此测试和行向量 [11, 22]将表明这些是相等的。如果您还需要比较相等性测试中的形状，则还应该比较 tf.shape(x) 的结果。和 tf.shape(y) .