要安全地检查是否满足某些条件的tf.Tensor，您可以使用tf.cond()函数。这个函数接受一个条件的谓词函数和两个函数，根据条件的结果选择要执行的函数。

以下是一个示例代码，演示如何安全地检查是否满足某些条件的tf.Tensor：

import tensorflow as tf

# 创建一个Tensor
x = tf.constant(5)

# 定义一个谓词函数，用于检查Tensor是否满足条件
def check_condition(x):
    return tf.greater(x, 0)

# 定义满足条件时要执行的函数
def true_fn():
    return tf.multiply(x, 2)

# 定义不满足条件时要执行的函数
def false_fn():
    return tf.divide(x, 2)

# 使用tf.cond()安全地检查Tensor是否满足条件，并根据结果选择要执行的函数
result = tf.cond(check_condition(x), true_fn, false_fn)

# 创建一个会话并运行计算图
with tf.Session() as sess:
    output = sess.run(result)
    print(output)

在上面的示例中，我们首先创建了一个常量Tensor x，然后定义了一个谓词函数 check_condition()，用于检查Tensor是否大于0。接下来，我们定义了两个函数 true_fn() 和 false_fn()，用于在满足条件和不满足条件时执行相应的操作。最后，我们使用tf.cond()函数安全地检查Tensor是否满足条件，并根据结果选择要执行的函数。在会话中运行计算图后，将输出结果打印出来。