If statement keras（tensorflow后端）带K.switch（）的条件赋值

我正在尝试实现类似的功能

if np.max(subgrid) == np.min(subgrid):
    middle_middle = cur_subgrid + 1
else:
    middle_middle = cur_subgrid

因为条件只能在运行时确定，所以我使用Keras语法如下

middle_middle = K.switch(K.max(subgrid) == K.min(subgrid), lambda: tf.add(cur_subgrid,1), lambda: cur_subgrid)

但我得到了一个错误：

<ipython-input-112-0504ce070e71> in col_loop(j, gray_map, mask_A)
     56 
     57 
---> 58             middle_middle = K.switch(K.max(subgrid) == K.min(subgrid), lambda: tf.add(cur_subgrid,1), lambda: cur_subgrid)
     59 
     60             print ('ml',middle_left.shape)

/nfs/isicvlnas01/share/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/keras/backend/tensorflow_backend.py in switch(condition, then_expression, else_expression)    2561         The selected tensor.    2562     """
-> 2563     if condition.dtype != tf.bool:    2564         condition = tf.cast(condition, 'bool')    2565     if not callable(then_expression):

AttributeError: 'bool' object has no attribute 'dtype'

在col\u循环中（j、灰度图、遮罩图）
56
57
--->58 middle_middle=K.switch（K.max（子网格）=K.min（子网格），lambda:tf.add（cur_子网格，1），lambda:cur_子网格）
59
60号打印（'ml'，中左形状）
/nfs/isicvlnas01/share/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/keras/backend/tensorflow\u backend.py在switch（condition、then\u expression、else\u expression）中2561选择的张量。2562     """
->2563 if condition.dtype！=tf.bool:2564 condition=tf.cast（condition，'bool'）2565 if不可调用（then_表达式）：
AttributeError:“bool”对象没有属性“dtype”

---

middle\u middle

，

cur\u subgrid

和subgrid都是

NxN

张量。非常感谢您的帮助。

我认为问题在于

K.max（subgrid）=K.min（subgrid）

您正在创建一个比较两个张量对象的python布尔，而不是一个包含两个输入张量值比较值的tensorflow布尔张量

换句话说，您所写的内容将被评估为

K.switch(False, lambda: tf.add(cur_subgrid,1), lambda: cur_subgrid)

而不是

comparison = ... # Some tensor, that at runtime will contain True if min and max are the same, False otherwise. 
K.switch(comparison , lambda: tf.add(cur_subgrid,1), lambda: cur_subgrid)

因此，您需要做的是使用而不是

=

：

K.switch(K.equal(K.max(subgrid),K.min(subgrid)), lambda: tf.add(cur_subgrid,1), lambda: cur_subgrid)

---

很抱歉，我现在不能测试这个，所以我希望它能工作。非常感谢！这正是原因。