我在使用tensorflow的输入管道，如tensorflow中的cifar10模型，并尝试使用tf.cond来进行验证，编写了如下代码：

train_data = model.input(istrain=True)val_data = model.input(istrain=False)# 这选择使用哪个数据流。select_val = tf.placeholder(dtype=bool,shape=[],name='select_test')data = tf.cond(    select_val,    lambda:val_data,    lambda:train_data)# 这里是模型。loss = ...train_op = ......with tf.Session():    ...

如果我删除cond并只使用训练数据，速度为4000样本/秒，而使用上述代码时，速度下降到2300样本/秒。验证管道的容量设置得非常小，因此不会占用太多GPU内存。验证的频率也非常低。我不确定哪里出了问题，请帮帮我。

回答：

tf.cond并非完全惰性执行。任何由cond的任一分支所需的操作都会被执行，即使该分支不是要执行的分支。因此在你的例子中，每次调用data操作时，model.input(istrain=True)和model.input(istrain=False)都会被执行。其中一个的结果只是被忽略了。

cond的文档提供了一个最小的代码示例：

请注意，条件执行仅适用于在fn1和fn2中定义的操作。考虑以下简单程序：

z = tf.multiply(a, b)result = tf.cond(x < y, lambda: tf.add(x, z), lambda: tf.square(y))

如果x < y，将执行tf.add操作，而tf.square操作将不会执行。由于z至少被cond的一个分支所需，tf.mul操作总是无条件执行的。尽管这种行为与TensorFlow的数据流模型一致，但有时会让一些期望更惰性语义的用户感到惊讶。

另外请注意，这意味着如果你的model.input是从更大的数据池中提取一组数据（例如，从整个数据集中提取一个批次），每次运行cond时，数据都会从验证和训练中提取，而其中一组数据会被丢弃。这在某些情况下可能会导致比效率低下更严重的问题。例如，如果你只处理一定数量的轮次，那么使用这段代码实际上并没有处理那么多轮次，因为未使用的数据被提取了。