在TensorFlow中，可以使用tf.cond函数根据布尔值来选择执行不同的操作。下面是一个示例代码，其中根据布尔值condition来更新tf.cond：

import tensorflow as tf

# 创建布尔值占位符
condition = tf.placeholder(dtype=tf.bool)

# 创建变量
var1 = tf.Variable(2, dtype=tf.int32)
var2 = tf.Variable(3, dtype=tf.int32)

# 定义不同的操作函数
def true_fn():
    return tf.assign(var1, var1 + 1)

def false_fn():
    return tf.assign(var2, var2 - 1)

# 使用tf.cond根据condition来选择执行不同的操作
update_op = tf.cond(condition, true_fn, false_fn)

# 创建会话并运行更新操作
with tf.Session() as sess:
    # 初始化变量
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    
    # 打印初始值
    print("var1:", sess.run(var1))
    print("var2:", sess.run(var2))
    
    # 更新操作根据布尔值更新变量
    sess.run(update_op, feed_dict={condition: True})
    print("After update with True:")
    print("var1:", sess.run(var1))
    print("var2:", sess.run(var2))
    
    sess.run(update_op, feed_dict={condition: False})
    print("After update with False:")
    print("var1:", sess.run(var1))
    print("var2:", sess.run(var2))

在上面的代码中，我们首先创建了一个布尔值占位符condition，然后定义了两个不同的操作函数true_fn和false_fn。true_fn将var1增加1，false_fn将var2减去1。然后，我们使用tf.cond根据condition选择执行不同的操作。最后，我们创建了一个会话并通过feed_dict将具体的布尔值传递给condition，并运行更新操作。运行结果将根据布尔值的不同而有所不同。