您是正确的，该
if语句在这里不起作用，因为该条件是在图构造时评估的，而大概您希望该条件取决于运行时馈入占位符的值。（实际上，它将始终采用第一个分支，因为`condition
0
计算结果为aTensor`，这在Python中是“真实的”。）
为了支持条件控制流，TensorFlow提供了
tf.cond()运算符，该运算符根据布尔条件评估两个分支之一。为了向您展示如何使用它，我将重写您的程序，为简单起见，这
condition是一个标
tf.int32量值：
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, ins_size**2*3], name="x_input")condition = tf.placeholder(tf.int32, shape=[], name="condition")W = tf.Variable(tf.zeros([ins_size**2 * 3, label_option]), name="weights")b = tf.Variable(tf.zeros([label_option]), name="bias")y = tf.cond(condition > 0, lambda: tf.matmul(x, W) + b, lambda: tf.matmul(x, W) - b)
