paddlepaddle（七）动态图转静态图_综合

官方文档：动态图转静态图

1.动态图和静态图

在深度学习模型构建上，飞桨框架支持动态图编程和静态图编程两种方式，其代码编写和执行方式均存在差异。

动态图编程： 采用 Python 的编程风格，解析式地执行每一行网络代码，并同时返回计算结果。
静态图编程： 采用先编译后执行的方式。需先在代码中预定义完整的神经网络结构，飞桨框架会将神经网络描述为 Program 的数据结构，并对 Program 进行编译优化，再调用执行器获得计算结果。

1.1优劣

动态图编程体验更佳、更易调试，但是因为采用 Python 实时执行的方式，开销较大，在性能方面与 C++ 有一定差距；
静态图调试难度大，但是将前端 Python 编写的神经网络预定义为 Program描述，转到 C++ 端重新解析执行，脱离了 Python 依赖，往往执行性能更佳，并且预先拥有完整网络结构也更利于全局优化。

1.2动态图转静态图

在模型开发时，推荐采用动态图编程。 可获得更好的编程体验、更易用的接口、更友好的调试交互机制。
在模型训练或者推理部署时，只需添加一行装饰器 @to_static，即可将动态图代码转写为静态图代码，并在底层自动使用静态图执行器运行。 可获得更好的模型运行性能。

使用场景：使用动态图编程调试完成，转为静态图训练；使用动态图训练结束，转为静态图推理。

1.3使用静态图的方式

飞桨框架 2.0 及以上版本默认的编程模式是动态图模式，包括使用高层 API 编程和基础的 API 编程。

方式一：如果想切换到静态图模式编程，可以在程序的开始执行 enable_static() 函数。

方式二：如果程序已经使用动态图的模式编写了，想转成静态图模式训练或者保存模型用于部署，可以使用装饰器 @to_static。

2.动态图转静态图使用样例

2.1使用方式

2.1.1方式一使用 @to_static 进行动静转换

使用 @to_static 装饰器装饰 SimpleNet (继承了 nn.Layer) 的 forward 函数。这种方式适合使用动态图编程调试完成，转为静态图训练。

import paddle
from paddle.jit import to_staticclass SimpleNet(paddle.nn.Layer):def __init__(self):super(SimpleNet, self).__init__()self.linear = paddle.nn.Linear(10, 3)@to_static # 动静转换def forward(self, x, y):out = self.linear(x)out = out + yreturn outnet = SimpleNet()
net.eval()
x = paddle.rand([2, 10])
y = paddle.rand([2, 3])
out = net(x, y)
paddle.jit.save(net, './net')

2.1.2方式二调用 `paddle.jit.to_static()` 函数

调用 paddle.jit.to_static() 函数，仅做预测模型导出时推荐此种用法。

import paddle
from paddle.jit import to_staticclass SimpleNet(paddle.nn.Layer):def __init__(self):super(SimpleNet, self).__init__()self.linear = paddle.nn.Linear(10, 3)def forward(self, x, y):out = self.linear(x)out = out + yreturn outnet = SimpleNet()
net.eval()
net = paddle.jit.to_static(net)  # 动静转换
x = paddle.rand([2, 10])
y = paddle.rand([2, 3])
out = net(x, y)
paddle.jit.save(net, './net')

方式一和方式二的主要区别是，使用 @to_static 除了支持预测模型导出外，在模型训练时，还会转为静态图子图训练，而方式二仅支持预测模型导出。即方式一支持训练，方式二仅支持推理。

2.2动转静模型导出

这里的导出与普通的保存不同，是指导出为静态图推理，将不再改动模型。

通过 forward 导出预测模型导出一般包括三个步骤：

切换 eval() 模式：类似 Dropout 、LayerNorm 等接口在 train() 和 eval() 的行为存在较大的差异，在模型导出前，请务必确认模型已切换到正确的模式，否则导出的模型在预测阶段可能出现输出结果不符合预期的情况。
构造 InputSpec 信息：InputSpec 用于表示输入的shape、dtype、name信息，且支持用 None 表示动态shape（如输入的 batch_size 维度），是辅助动静转换的必要描述信息。
调用 save 接口：调用 paddle.jit.save接口，若传入的参数是类实例，则默认对 forward 函数进行 @to_static 装饰，并导出其对应的模型文件和参数文件。

net = SimpleNet()
# train(net)  模型训练 (略)# step 1: 切换到 eval() 模式
net.eval()# step 2: 定义 InputSpec 信息
x_spec = InputSpec(shape=[None, 3], dtype='float32', name='x')
y_spec = InputSpec(shape=[3], dtype='float32', name='y')# step 3: 调用 jit.save 接口
net = paddle.jit.save(net, path='simple_net', input_spec=[x_spec, y_spec])  # 动静转换

3.动、静态图部署区别

3.1动态图

动态图下，模型指的是 Python 前端代码；参数指的是 model.state_dict() 中存放的权重数据。

上图展示了动态图下模型训练——>参数导出——>预测部署的流程。如图中所示，动态图预测部署时，除了已经序列化的参数文件，还须提供最初的模型组网代码。在动态图下，模型代码是 逐行被解释执行 的。

3.2静态图

静态图部署时，模型指的是 Program ；参数指的是所有的 Persistable=True 的 Variable 。二者都可以序列化导出为磁盘文件，与前端代码完全解耦。

上图展示了静态图下模型训练——>模型导出——>预测部署的流程。如图所示，静态图模型导出时将Program和模型参数都导出为磁盘文件，Program 中包含了模型所有的计算描述（ OpDesc ），不存在计算逻辑有遗漏的地方。

paddlepaddle（七）动态图转静态图