# 以下代码完成的功能：对x中大于0的数据减去10，对x中小于0的数据加上10，并将所有的数据求和
import numpy as np
import paddle.fluid as fluid

x = fluid.layers.data(name='x', shape=[4, 1], dtype='float32', append_batch_size=False)
y = fluid.layers.data(name='y', shape=[4, 1], dtype='float32', append_batch_size=False)

x_d = np.array([[3], [1], [-2], [-3]]).astype(np.float32)
y_d = np.zeros((4, 1)).astype(np.float32)

# 比较x, y对元素的大小，输出cond, cond是shape为[4, 1]，数据类型为bool的2-D tensor。
# 根据输入数据x_d, y_d，可以推断出cond中的数据为[[true], [true], [false], [false]]
cond = fluid.layers.greater_than(x, y)
# 同其他常见OP不同的是，该OP返回的ie是一个IfElse OP的对象
ie = fluid.layers.IfElse(cond)

with ie.true_block():
    # 在这个block中，根据cond条件，获取x中对应条件为true维度的数据，并减去10
    out_1 = ie.input(x)
    out_1 = out_1 - 10
    ie.output(out_1)
with ie.false_block():
    # 在这个block中，根据cond条件，获取x中对应条件为false维度的数据，并加上10
    out_1 = ie.input(x)
    out_1 = out_1 + 10
    ie.output(out_1)

# 根据cond条件将两个block中处理后的数据进行合并，此处的output为输出，类型为List，List中的元素类型为Variable。
output = ie() #  [array([[-7.], [-9.], [ 8.], [ 7.]], dtype=float32)]

# 将输出List中的第一个Variable获取出来，并计算所有元素和
out = fluid.layers.reduce_sum(output[0])

exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
exe.run(fluid.default_startup_program())

res = exe.run(fluid.default_main_program(), feed={"x":x_d, "y":y_d}, fetch_list=[out])
print(res)
# [array([-1.], dtype=float32)]