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IfElse接收一个布尔条件和两个变量作为输入。Switch接收一个张量作为条件，两个变量作为输入。switch是按元素操作，因此比ifelse更通用。switch对两个输出变量同时求值，ifelse是延迟的并且只求值一个条件的变量。示例
from theano import tensor as Tfrom theano.ifelse import ifelseimport theano, time, numpya,b = T.scalars('a', 'b')x,y = T.matrices('x', 'y')z_switch = T.switch(T.lt(a, b), T.mean(x), T.mean(y))z_lazy = ifelse(T.lt(a, b), T.mean(x), T.mean(y))f_switch = theano.function([a, b, x, y], z_switch, mode=theano.Mode(linker='vm'))f_lazyifelse = theano.function([a, b, 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 = 10tic = 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)) 在这个例子中，IfElse op比起Switch花费更少的时间（大约一半），因为它只计算两个变量中的一个。
$ python ifelse_switch.pytime spent evaluating both values 0.6700 sectime spent evaluating one value 0.3500 sec
除非使用linker='vm'或linker='cvm'，ifelse将计算两个变量并花费与switch相同的计算时间。虽然linker当前未默认设置为cvm，但在不久的将来将会设置为它。
没有自动优化将switch替换为使用broadcasted的标量的ifelse，因为这不总是更快。查看这个。
注意
如果你使用，则将计算IfElse的所有分支。这是正常的，因为使用test_value意味着当我们构建它时，由于Python的贪婪评估和测试值的语义，所有的都将被计算。当我们构建两个分支时，它们都将被执行测试值。这在编译的Theano函数的执行期间不引起任何改变。