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MindSpore有两种运行模式#xff1a;动态图模式和静态图模式。默认情况下是动态图模式#xff0c;也可以手工切换为静态图模式。
动态图模式
动态图的特点是计算图的构建和计算同时发生#xff0c;符合Python的解释执行方式。在调试模型时较为方便#xff0c;能够实…前言
MindSpore有两种运行模式动态图模式和静态图模式。默认情况下是动态图模式也可以手工切换为静态图模式。
动态图模式
动态图的特点是计算图的构建和计算同时发生符合Python的解释执行方式。在调试模型时较为方便能够实时得到中间结果的值。但由于所有节点都需要被保存导致难以对整个计算图进行优化。在MindSpore中动态图模式又被称为PyNative模式推荐在脚本开发和网络流程调试过程中使用。 静态图模式
相较于动态图而言静态图的特点是将计算图的构建和实际计算分开Define and run。
在MindSpore中静态图模式又被称为Graph模式在Graph模式下基于图优化、计算图整图下沉等技术编译器可以针对图进行全局的优化获得较好的性能因此比较适合网络固定且需要高性能的场景。 静态图模式的使用场景
MindSpore编译器专注于Tensor数据的计算和微分处理适合使用MindSpore API和基于Tensor对象的操作进行静态图编译优化。静态图模式存在编译耗时如果函数无需反复执行则使用静态图加速可能没有价值。
静态图模式开启方式
MindSpore提供了jit装饰器可以通过修饰Python函数或者Python类的成员函数使其被编译成计算图从而提高运行速度。可以针对需要优化的模块进行图编译加速保持其他部分的动态图灵活性。jit修饰的部分始终以静态图模式运行。当需要对Tensor的某些运算进行编译加速时可以在其定义的函数上使用jit修饰器。
基于装饰器的开启方式
MindSpore提供了jit装饰器可以通过修饰Python函数或者Python类的成员函数使其被编译成计算图从而提高运行速度。通过对想要进行性能优化的部分进行图编译加速而保持其他部分仍使用解释执行方式保持动态图的灵活性。被jit修饰的部分始终会以静态图模式进行运行。需要对Tensor的某些运算进行编译加速时可以在其定义的函数上使用jit修饰器。 基于context的开启方式 静态图的语法约束
在MindSpore的Graph模式下Python代码会被编译成静态计算图然后执行。静态图编译器支持Python常用语法子集以支持神经网络的构建和训练。可以通过JitConfig配置选项来自定义编译流程包括控制优化等级、模型执行方式以及静态图语法支持级别。
总结
本文介绍了MindSpore中动态图(PyNative)和静态图(Graph)两种运行模式的特点和使用场景。动态图更适合模型调试和快速迭代,静态图则能提供更高的性能。详细阐述了切换运行模式的方法,包括使用jit装饰器对部分函数进行图编译加速,以及利用JitConfig选项进一步优化静态图的编译和执行。同时也提醒了静态图编程中的语法限制,并介绍了一些高级编程技巧以提高性能和稳定性。总的来说,MindSpore提供了灵活的动态图和高性能的静态图两种选择,开发者可根据具体需求进行合理选择和应用。
