基本介绍 || 快速入门 || 张量 Tensor || 数据加载与处理 || 网络构建 || 函数式自动微分 || 模型训练 || 保存与加载 || 使用静态图加速 || 自动混合精度 ||
使用静态图加速
背景介绍
AI编译框架分为两种运行模式，分别是动态图模式以及静态图模式。MindSpore默认情况下是以动态图模式运行，但也支持手工切换为静态图模式。两种运行模式的详细介绍如下：
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（Define by run），其符合Python的解释执行方式，在计算图中定义一个Tensor时，其值就已经被计算且确定，因此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。由于动态图的解释执行特性，在脚本开发和网络流程调试过程中，推荐使用动态图模式进行调试。 如需要手动控制框架采用PyNative模式，可以通过以下代码进行网络构建：
[1]:
import numpy as np
import mindspore as ms
from mindspore import nn, Tensor
ms.set_context(mode=ms.PYNATIVE_MODE) # 使用set_context进行动态图模式的配置
class Network(nn.Cell):
def __init__(self):
super().__init__()
self.flatten = nn.Flatten()
self.dense_relu_sequential = nn.SequentialCell(
nn.Dense(28*28, 512),
nn.ReLU(),
nn.Dense(512, 512),
nn.ReLU(),
nn.Dense(512, 10)
)
def construct(self, x):
x = self.flatten(x)
logits = self.dense_relu_sequential(x)
return logits
model = Network()
input = Tensor(np.ones([64, 1, 28, 28]).astype(np.float32))
output = model(input)
print(output)
[[-0.00134926 -0.13563682 -0.02863023 -0.05452826 0.03290743 -0.12423715
-0.0582641 -0.10854103 -0.08558805 0.06099342]
[-0.00134926 -0.13563682 -0.02863023 -0.05452826 0.03290743 -0.12423715
-0.0582641 -0.10854103 -0.08558805 0.06099342]
[-0.00134926 -0.13563682 -0.02863023 -0.05452826 0.03290743 -0.12423715
-0.0582641 -0.10854103 -0.08558805 0.06099342]
[-0.00134926 -0.13563682 -0.02863023 -0.05452826 0.03290743 -0.12423715
-0.0582641 -0.10854103 -0.08558805 0.06099342]
[-0.00134926 -0.13563682 -0.02863023 -0.05452826 0.03290743 -0.12423715
-0.0582641 -0.10854103 -0.08558805 0.06099342]
...
[-0.00134926 -0.13563682 -0.02863023 -0.05452826 0.03290743 -0.12423715
-0.0582641 -0.10854103 -0.08558805 0.06099342]
[-0.00134926 -0.13563682 -0.02863023 -0.05452826 0.03290743 -0.12423715
-0.0582641 -0.10854103 -0.08558805 0.06099342]
[-0.00134926 -0.13563682 -0.02863023 -0.05452826 0.03290743 -0.12423715
-0.0582641 -0.10854103 -0.08558805 0.06099342]
[-0.00134926 -0.13563682 -0.02863023 -0.05452826 0.03290743 -0.12423715
-0.0582641 -0.10854103 -0.08558805 0.06099342]]
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）。有关静态图模式的运行原理，可以参考静态图语法支持。
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。
如需要手动控制框架采用静态图模式，可以通过以下代码进行网络构建：
[2]:
import numpy as np
import mindspore as ms
from mindspore import nn, Tensor
ms.set_context(mode=ms.GRAPH_MODE) # 使用set_context进行运行静态图模式的配置
class Network(nn.Cell):
def __init__(self):
super().__init__()
self.flatten = nn.Flatten()
self.dense_relu_sequential = nn.SequentialCell(
nn.Dense(28*28, 512),
nn.ReLU(),
nn.Dense(512, 512),
nn.ReLU(),
nn.Dense(512, 10)
)
def construct(self, x):
x = self.flatten(x)
logits = self.dense_relu_sequential(x)
return logits
model = Network()
input = Tensor(np.ones([64, 1, 28, 28]).astype(np.float32))
output = model(input)
print(output)
[[ 0.05363735 0.05117104 -0.03343301 0.06347139 0.07546629 0.03263091
0.02790363 0.06269836 0.01838502 0.04387159]
[ 0.05363735 0.05117104 -0.03343301 0.06347139 0.07546629 0.03263091
0.02790363 0.06269836 0.01838502 0.04387159]
[ 0.05363735 0.05117104 -0.03343301 0.06347139 0.07546629 0.03263091
0.02790363 0.06269836 0.01838502 0.04387159]
[ 0.05363735 0.05117104 -0.03343301 0.06347139 0.07546629 0.03263091
0.02790363 0.06269836 0.01838502 0.04387159]
...
[ 0.05363735 0.05117104 -0.03343301 0.06347139 0.07546629 0.03263091
0.02790363 0.06269836 0.01838502 0.04387159]
[ 0.05363735 0.05117104 -0.03343301 0.06347139 0.07546629 0.03263091
0.02790363 0.06269836 0.01838502 0.04387159]
[ 0.05363735 0.05117104 -0.03343301 0.06347139 0.07546629 0.03263091
0.02790363 0.06269836 0.01838502 0.04387159]
[ 0.05363735 0.05117104 -0.03343301 0.06347139 0.07546629 0.03263091
0.02790363 0.06269836 0.01838502 0.04387159]]
静态图模式的使用场景
MindSpore编译器重点面向Tensor数据的计算以及其微分处理。因此使用MindSpore API以及基于Tensor对象的操作更适合使用静态图编译优化。其他操作虽然可以部分入图编译，但实际优化作用有限。另外，静态图模式先编译后执行的模式导致其存在编译耗时。因此，如果函数无需反复执行，那么使用静态图加速也可能没有价值。
有关使用静态图来进行网络编译的示例，请参考网络构建。
静态图模式开启方式
通常情况下，由于动态图的灵活性，我们会选择使用PyNative模式来进行自由的神经网络构建，以实现模型的创新和优化。但是当需要进行性能加速时，我们需要对神经网络部分或整体进行加速。MindSpore提供了两种切换为图模式的方式，分别是基于装饰器的开启方式以及基于全局context的开启方式。
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，通过图优化等技术提高运行速度。此时我们可以简单的对想要进行性能优化的模块进行图编译加速，而模型其他部分，仍旧使用解释执行方式，不丢失动态图的灵活性。无论全局context是设置成静态图模式还是动态图模式，被jit修饰的部分始终会以静态图模式进行运行。
在需要对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，在调用该函数时，该模块自动被编译为静态图。需要注意的是，jit装饰器只能用来修饰函数，无法对类进行修饰。jit的使用示例如下：
[3]:
import numpy as np
import mindspore as ms
from mindspore import nn, Tensor
class Network(nn.Cell):
def __init__(self):
super().__init__()
self.flatten = nn.Flatten()
self.dense_relu_sequential = nn.SequentialCell(
nn.Dense(28*28, 512),
nn.ReLU(),
nn.Dense(512, 512),
nn.ReLU(),
nn.Dense(512, 10)
)
def construct(self, x):
x = self.flatten(x)
logits = self.dense_relu_sequential(x)
return logits
input = Tensor(np.ones([64, 1, 28, 28]).astype(np.float32))
@ms.jit # 使用ms.jit装饰器，使被装饰的函数以静态图模式运行
def run(x):
model = Network()
return model(x)
output = run(input)
print(output)
[[-0.12126954 0.06986676 -0.2230821 -0.07087803 -0.01003947 0.01063392
0.10143848 -0.0200909 -0.09724037 0.0114444 ]
[-0.12126954 0.06986676 -0.2230821 -0.07087803 -0.01003947 0.01063392
0.10143848 -0.0200909 -0.09724037 0.0114444 ]
[-0.12126954 0.06986676 -0.2230821 -0.07087803 -0.01003947 0.01063392
0.10143848 -0.0200909 -0.09724037 0.0114444 ]
[-0.12126954 0.06986676 -0.2230821 -0.07087803 -0.01003947 0.01063392
0.10143848 -0.0200909 -0.09724037 0.0114444 ]
...
[-0.12126954 0.06986676 -0.2230821 -0.07087803 -0.01003947 0.01063392
0.10143848 -0.0200909 -0.09724037 0.0114444 ]
[-0.12126954 0.06986676 -0.2230821 -0.07087803 -0.01003947 0.01063392
0.10143848 -0.0200909 -0.09724037 0.0114444 ]
[-0.12126954 0.06986676 -0.2230821 -0.07087803 -0.01003947 0.01063392
0.10143848 -0.0200909 -0.09724037 0.0114444 ]
[-0.12126954 0.06986676 -0.2230821 -0.07087803 -0.01003947 0.01063392
0.10143848 -0.0200909 -0.09724037 0.0114444 ]]
除使用修饰器外，也可使用函数变换方式调用jit方法，示例如下：
[4]:
import numpy as np
import mindspore as ms
from mindspore import nn, Tensor
class Network(nn.Cell):
def __init__(self):
super().__init__()
self.flatten = nn.Flatten()
self.dense_relu_sequential = nn.SequentialCell(
nn.Dense(28*28, 512),
nn.ReLU(),
nn.Dense(512, 512),
nn.ReLU(),
nn.Dense(512, 10)
)
def construct(self, x):
x = self.flatten(x)
logits = self.dense_relu_sequential(x)
return logits
input = Tensor(np.ones([64, 1, 28, 28]).astype(np.float32))
def run(x):
model = Network()
return model(x)
run_with_jit = ms.jit(run) # 通过调用jit将函数转换为以静态图方式执行
output = run_with_jit(input)
print(output)
[[ 0.11027216 -0.09628229 0.0457969 0.05396656 -0.06958974 0.0428197
-0.1572069 -0.14151613 -0.04531277 0.07521383]
[ 0.11027216 -0.09628229 0.0457969 0.05396656 -0.06958974 0.0428197
-0.1572069 -0.14151613 -0.04531277 0.07521383]
[ 0.11027216 -0.09628229 0.0457969 0.05396656 -0.06958974 0.0428197
-0.1572069 -0.14151613 -0.04531277 0.07521383]
[ 0.11027216 -0.09628229 0.0457969 0.05396656 -0.06958974 0.0428197
-0.1572069 -0.14151613 -0.04531277 0.07521383]
...
[ 0.11027216 -0.09628229 0.0457969 0.05396656 -0.06958974 0.0428197
-0.1572069 -0.14151613 -0.04531277 0.07521383]
[ 0.11027216 -0.09628229 0.0457969 0.05396656 -0.06958974 0.0428197
-0.1572069 -0.14151613 -0.04531277 0.07521383]
[ 0.11027216 -0.09628229 0.0457969 0.05396656 -0.06958974 0.0428197
-0.1572069 -0.14151613 -0.04531277 0.07521383]
[ 0.11027216 -0.09628229 0.0457969 0.05396656 -0.06958974 0.0428197
-0.1572069 -0.14151613 -0.04531277 0.07521383]]
当我们需要对神经网络的某部分进行加速时，可以直接在construct方法上使用jit修饰器，在调用实例化对象时，该模块自动被编译为静态图。示例如下：
[5]:
import numpy as np
import mindspore as ms
from mindspore import nn, Tensor
class Network(nn.Cell):
def __init__(self):
super().__init__()
self.flatten = nn.Flatten()
self.dense_relu_sequential = nn.SequentialCell(
nn.Dense(28*28, 512),
nn.ReLU(),
nn.Dense(512, 512),
nn.ReLU(),
nn.Dense(512, 10)
)
@ms.jit # 使用ms.jit装饰器，使被装饰的函数以静态图模式运行
def construct(self, x):
x = self.flatten(x)
logits = self.dense_relu_sequential(x)
return logits
input = Tensor(np.ones([64, 1, 28, 28]).astype(np.float32))
model = Network()
output = model(input)
print(output)
[[ 0.10522258 0.06597593 -0.09440921 -0.04883489 0.07194916 0.1343117
-0.06813788 0.01986085 0.0216996 -0.05345828]
[ 0.10522258 0.06597593 -0.09440921 -0.04883489 0.07194916 0.1343117
-0.06813788 0.01986085 0.0216996 -0.05345828]
[ 0.10522258 0.06597593 -0.09440921 -0.04883489 0.07194916 0.1343117
-0.06813788 0.01986085 0.0216996 -0.05345828]
[ 0.10522258 0.06597593 -0.09440921 -0.04883489 0.07194916 0.1343117
-0.06813788 0.01986085 0.0216996 -0.05345828]
...
[ 0.10522258 0.06597593 -0.09440921 -0.04883489 0.07194916 0.1343117
-0.06813788 0.01986085 0.0216996 -0.05345828]
[ 0.10522258 0.06597593 -0.09440921 -0.04883489 0.07194916 0.1343117
-0.06813788 0.01986085 0.0216996 -0.05345828]
[ 0.10522258 0.06597593 -0.09440921 -0.04883489 0.07194916 0.1343117
-0.06813788 0.01986085 0.0216996 -0.05345828]
[ 0.10522258 0.06597593 -0.09440921 -0.04883489 0.07194916 0.1343117
-0.06813788 0.01986085 0.0216996 -0.05345828]]
基于context的开启方式
context模式是一种全局的设置模式。代码示例如下：
[6]:
import numpy as np
import mindspore as ms
from mindspore import nn, Tensor
ms.set_context(mode=ms.GRAPH_MODE) # 使用set_context进行运行静态图模式的配置
class Network(nn.Cell):
def __init__(self):
super().__init__()
self.flatten = nn.Flatten()
self.dense_relu_sequential = nn.SequentialCell(
nn.Dense(28*28, 512),
nn.ReLU(),
nn.Dense(512, 512),
nn.ReLU(),
nn.Dense(512, 10)
)
def construct(self, x):
x = self.flatten(x)
logits = self.dense_relu_sequential(x)
return logits
model = Network()
input = Tensor(np.ones([64, 1, 28, 28]).astype(np.float32))
output = model(input)
print(output)
[[ 0.08501796 -0.04404321 -0.05165704 0.00357929 0.00051521 0.00946456
0.02748473 -0.19415936 -0.00278988 0.04024826]
[ 0.08501796 -0.04404321 -0.05165704 0.00357929 0.00051521 0.00946456
0.02748473 -0.19415936 -0.00278988 0.04024826]
[ 0.08501796 -0.04404321 -0.05165704 0.00357929 0.00051521 0.00946456
0.02748473 -0.19415936 -0.00278988 0.04024826]
[ 0.08501796 -0.04404321 -0.05165704 0.00357929 0.00051521 0.00946456
0.02748473 -0.19415936 -0.00278988 0.04024826]
...
[ 0.08501796 -0.04404321 -0.05165704 0.00357929 0.00051521 0.00946456
0.02748473 -0.19415936 -0.00278988 0.04024826]
[ 0.08501796 -0.04404321 -0.05165704 0.00357929 0.00051521 0.00946456
0.02748473 -0.19415936 -0.00278988 0.04024826]
[ 0.08501796 -0.04404321 -0.05165704 0.00357929 0.00051521 0.00946456
0.02748473 -0.19415936 -0.00278988 0.04024826]
[ 0.08501796 -0.04404321 -0.05165704 0.00357929 0.00051521 0.00946456
0.02748473 -0.19415936 -0.00278988 0.04024826]]
静态图的语法约束
在Graph模式下，Python代码并不是由Python解释器去执行，而是将代码编译成静态计算图，然后执行静态计算图。因此，编译器无法支持全量的Python语法。MindSpore的静态图编译器维护了Python常用语法子集，以支持神经网络的构建及训练。详情可参考静态图语法支持。
静态图高级编程技巧
使用静态图高级编程技巧可以有效地提高编译效率以及执行效率，并可以使程序运行的更加稳定。详情可参考静态图高级编程技巧。