PyTorch學(xué)習(xí):動(dòng)態(tài)圖和靜態(tài)圖的例子
動(dòng)態(tài)圖和靜態(tài)圖
目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架分為靜態(tài)圖框架和動(dòng)態(tài)圖框架，PyTorch 和 TensorFlow、Caffe 等框架最大的區(qū)別就是他們擁有不同的計(jì)算圖表現(xiàn)形式。 TensorFlow 使用靜態(tài)圖，這意味著我們先定義計(jì)算圖，然后不斷使用它，而在 PyTorch 中，每次都會(huì)重新構(gòu)建一個(gè)新的計(jì)算圖。通過這次課程，我們會(huì)了解靜態(tài)圖和動(dòng)態(tài)圖之間的優(yōu)缺點(diǎn)。
對于使用者來說，兩種形式的計(jì)算圖有著非常大的區(qū)別，同時(shí)靜態(tài)圖和動(dòng)態(tài)圖都有他們各自的優(yōu)點(diǎn)，比如動(dòng)態(tài)圖比較方便debug，使用者能夠用任何他們喜歡的方式進(jìn)行debug，同時(shí)非常直觀，而靜態(tài)圖是通過先定義后運(yùn)行的方式，之后再次運(yùn)行的時(shí)候就不再需要重新構(gòu)建計(jì)算圖，所以速度會(huì)比動(dòng)態(tài)圖更快。
# tensorflow import tensorflow as tf first_counter = tf.constant(0) second_counter = tf.constant(10) # tensorflow import tensorflow as tf first_counter = tf.constant(0) second_counter = tf.constant(10) def cond(first_counter, second_counter, *args): return first_counter < second_counter def body(first_counter, second_counter): first_counter = tf.add(first_counter, 2) second_counter = tf.add(second_counter, 1) return first_counter, second_counter c1, c2 = tf.while_loop(cond, body, [first_counter, second_counter]) with tf.Session() as sess: counter_1_res, counter_2_res = sess.run([c1, c2]) print(counter_1_res) print(counter_2_res)
可以看到 TensorFlow 需要將整個(gè)圖構(gòu)建成靜態(tài)的，換句話說，每次運(yùn)行的時(shí)候圖都是一樣的，是不能夠改變的，所以不能直接使用 Python 的 while 循環(huán)語句，需要使用輔助函數(shù) tf.while_loop 寫成 TensorFlow 內(nèi)部的形式
# pytorch import torch first_counter = torch.Tensor([0]) second_counter = torch.Tensor([10]) while (first_counter < second_counter)[0]: first_counter += 2 second_counter += 1 print(first_counter) print(second_counter)
可以看到 PyTorch 的寫法跟 Python 的寫法是完全一致的，沒有任何額外的學(xué)習(xí)成本
以上這篇PyTorch學(xué)習(xí):動(dòng)態(tài)圖和靜態(tài)圖的例子就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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