PyTorch学习:动态图和静态图的例子

PyTorch是一种深度学习框架，它的特点是动态图和静态图都支持。这篇文章将从多个角度分析动态图和静态图的例子。

动态图和静态图的区别

在深度学习中，动态图和静态图是两种不同的计算图模式。静态图在定义模型时会预先定义好计算图结构，然后将数据输入到图中进行计算。而动态图则是在运行时动态地构建计算图。

静态图的优点是在运行时计算速度快，因为它已经预先定义好了计算图结构。但是静态图的缺点是在模型的调试和修改时非常麻烦，因为需要重新定义计算图结构。

动态图的优点是在调试和修改模型时非常方便，因为可以动态地修改计算图结构。但是动态图的缺点是在运行时计算速度比静态图慢。

动态图和静态图的例子

下面我们将从多个角度分析动态图和静态图的例子。

1. 定义模型

静态图的例子：

```

import tensorflow as tf

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])

y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])

W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))

b = tf.Variable(tf.zeros([10]))

y_pred = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)

cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y * tf.log(y_pred), reduction_indices=[1]))

train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)

```

动态图的例子：

```

import torch.nn as nn

import torch.nn.functional as F

class Net(nn.Module):

def __init__(self):

super(Net, self).__init__()

self.fc1 = nn.Linear(784, 10)

def forward(self, x):

x = F.softmax(self.fc1(x), dim=1)

return x

net = Net()

```

可以看到，动态图的定义方式更加简单清晰。

2. 训练模型

静态图的例子：

```

with tf.Session() as sess:

sess.run(tf.global_variables_initializer())

for i in range(1000):

batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)

sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys})

correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_pred, 1), tf.argmax(y, 1))

accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y: mnist.test.labels}))

```

动态图的例子：

```

import torch.optim as optim

optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.5)

for epoch in range(10):

for i, data in enumerate(trainloader, 0):

inputs, labels = data

optimizer.zero_grad()

outputs = net(inputs)

loss = F.cross_entropy(outputs, labels)

loss.backward()

optimizer.step()

correct = 0

total = 0

with torch.no_grad():

for data in testloader:

images, labels = data

outputs = net(images)

_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)

total += labels.size(0)

correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (100 * correct / total))

```

动态图的训练方式更加简单直观。

3. 模型转换

静态图的例子：

```

import tensorflow as tf

with tf.Session() as sess:

saver = tf.train.Saver()

saver.restore(sess, "model.ckpt")

tf.train.write_graph(sess.graph_def, '.', 'model.pbtxt')

converter = tf.contrib.lite.TFLiteConverter.from_session(sess, [x], [y_pred])

tflite_model = converter.convert()

open("model.tflite", "wb").write(tflite_model)

```

动态图的例子：

```

import torch

dummy_input = torch.randn(1, 784)

torch.onnx.export(net, dummy_input, "model.onnx", verbose=True)

```

可以看到，动态图的模型转换方式更加简单。