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　　Theano虽然是基于Python的工具包，但它本身是属于符号语言，因此无法直接使用Python中的if语句。IfElse和Switch这两种操作都是基于符号变量建立约束条件。IfElse 将 boolean 作为条件，将两个变量作为输入;Switch将 tensor 作为条件，将两个变量作为输入。Switch 是一个逐元素的操作，这一特性使得它比IfElse更加通用。

　　Switch 在两个输出变量上进行评估，而 IfElse 只对一个关于条件的变量进行评估。

　　from theano import tensor as T

　　from theano.ifelse import ifelse

　　import theano, time, numpy

　　m,n = T.scalars('m', 'n')

　　x,y = T.matrices('x', 'y')

　　z_switch = T.switch(T.lt(m, n), T.mean(x), T.mean(y))

　　z_lazy = ifelse(T.lt(m, n), T.mean(x), T.mean(y))

　　f_switch = theano.function([m, n, x, y],

　　z_switch,mode=theano.Mode(linker='vm'))

　　f_lazyifelse = theano.function([m, n, x, y],

　　z_lazy,mode=theano.Mode(linker='vm'))

　　val1 = 0.

　　val2 = 1.

　　big_mat1 = numpy.ones((10000, 1000))

　　big_mat2 = numpy.ones((10000, 1000))

　　n_times = 10

　　tic = time.clock()

　　for i in range(n_times):

　　f_switch(val1, val2, big_mat1, big_mat2)

　　print('time spent evaluating both values %f sec' % (time.clock() - tic))

　　tic = time.clock()

　　for i in range(n_times):

　　f_lazyifelse(val1, val2, big_mat1, big_mat2)

　　print('time spent evaluating one value %f sec' % (time.clock() - tic))

　　运行结果如下所示。

　　python ifelse_switch.py

　　time spent evaluating both values 0.234337 sec

　　time spent evaluating one value 0.134876 sec

　　在这个例子中，IfElse 操作比Switch花费更少的时间，从结果中看，这次操作中IfElse节省了大约一半的时间。这是因为IfElse只计算了两个变量中的一个。

　　只有在使用linker='vm' 或者linker='cvm'的情况下，Ifelse才会计算两个变量，计算时间与Switch相同。综上所述，IfElse 与Switch主要区别有以下两点：

　　IfElse的条件表达式condition只支持标量值，而Switch的条件表达式可以是任意形式的符号变量。在实际使用Theano的过程中，Switch的应用更为广泛。

　　IfElse的运算具有惰性，从上面的例子中可以看出，IfElse的执行过程采用了“短路”策略，只会执行其中一个分支，而Switch会执行全部的分支，当全部分支执行完成后才根据条件表达式condition的值返回执行结果。