动转静概述更新 #4099

moguguo · 2021-11-15T08:18:01Z

更新动转静概述章节，补充两个Block，什么是动态图和静态图，什么场景下需要动态图转成静态图

增加动转静方案示意图

update style

Aurelius84 · 2021-11-17T02:03:17Z

docs/guides/04_dygraph_to_static/index_cn.rst


-如下将详细地介绍动静转换的各个模块内容：
+* **动态图编程：** 采用 Python 风格的编程方式，解析式的执行方式。每写一行网络代码，即可同时获得计算结果。在
+`模型开发 <../02_paddle2.0_develop/index_cn.html>`_ 章节中，介绍的都是动态图编程方式。


这里不应该手动换行？

Aurelius84 · 2021-11-17T02:04:18Z

docs/guides/04_dygraph_to_static/index_cn.rst

+=========================

-PaddlePaddle 在2.0版本之后，正式支持动态图转静态图（@to_static）的功能，对动态图代码进行智能化分析，自动转换为静态图网络结构，兼顾了动态图易用性和静态图部署性能两方面的优势。
+从深度学习模型构建方式上看，飞桨框架支持动态图编程和静态图编程两种方式，其代码编写方式和执行方式均存在差异。


Suggested change

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

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。

Aurelius84 · 2021-11-17T02:05:32Z

docs/guides/04_dygraph_to_static/index_cn.rst

+从深度学习模型构建方式上看，飞桨框架支持动态图编程和静态图编程两种方式，其代码编写方式和执行方式均存在差异。

-如下将详细地介绍动静转换的各个模块内容：
+* **动态图编程：** 采用 Python 风格的编程方式，解析式的执行方式。每写一行网络代码，即可同时获得计算结果。在


Suggested change

* **动态图编程：** 采用 Python 风格的编程方式，解析式的执行方式。每写一行网络代码，即可同时获得计算结果。在

* **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。在

Aurelius84 · 2021-11-17T02:07:19Z

docs/guides/04_dygraph_to_static/index_cn.rst

+* **动态图编程：** 采用 Python 风格的编程方式，解析式的执行方式。每写一行网络代码，即可同时获得计算结果。在
+`模型开发 <../02_paddle2.0_develop/index_cn.html>`_ 章节中，介绍的都是动态图编程方式。
+
+* **静态图编程：** 采用先编译后执行的方式。先预定义完整的神经网络结构，飞桨框架将神经网络描述为 `Program` 的数据结构，对 `Program` 进行编译优化，再调用执行器获得计算结果。


Suggested change

* **静态图编程：** 采用先编译后执行的方式。先预定义完整的神经网络结构，飞桨框架将神经网络描述为 `Program` 的数据结构，对 `Program` 进行编译优化，再调用执行器获得计算结果。

* **静态图编程：** 采用先编译后执行的方式。在飞桨框架中，神经网络被描述为 `Program` 的数据结构，先预定义完整的神经网络结构，并对 `Program` 进行编译优化，再调用执行器获得计算结果。

突出体现需提前在代码中预定义完整结构，再编译优化和执行。修改描述：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。

Aurelius84 · 2021-11-17T02:09:10Z

docs/guides/04_dygraph_to_static/index_cn.rst

+
+* **静态图编程：** 采用先编译后执行的方式。先预定义完整的神经网络结构，飞桨框架将神经网络描述为 `Program` 的数据结构，对 `Program` 进行编译优化，再调用执行器获得计算结果。
+
+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，而 Python 执行开销较大，与 C++ 有一定差距，性能方面不占优。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。


Suggested change

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，而 Python 执行开销较大，与 C++ 有一定差距，性能方面不占优。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。

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，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，但调试难度大。

Aurelius84 · 2021-11-17T02:10:36Z

docs/guides/04_dygraph_to_static/index_cn.rst

+
+* **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。


Suggested change

* **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。

* **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。

Aurelius84 · 2021-11-17T02:11:06Z

docs/guides/04_dygraph_to_static/index_cn.rst

+`动态图和静态图的差异 <https://www.paddlepaddle.org.cn/tutorials/projectdetail/2134396#anchor-8>`_。
+
+
+以下将详细地介绍动静转换的各个模块内容：


Suggested change

以下将详细地介绍动静转换的各个模块内容：

**以下将详细地介绍动静转换的各个模块内容：**

Aurelius84 · 2021-11-17T02:14:17Z

docs/guides/04_dygraph_to_static/index_cn.rst

+.. centered:: 图1 飞桨框架动静统一方案示意图
+
+.. note::
+    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。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。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。


添加note时，下面第一行不用空格，顶头写就好，否则看起来展示效果会有问题

Suggested change

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。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。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。

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。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。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。

不加空格，注解的格式出不来。

Aurelius84 · 2021-11-17T02:40:58Z

docs/guides/04_dygraph_to_static/index_cn.rst

+    :width: 500px
+    :align: center
+
+.. centered:: 图1 飞桨框架动静统一方案示意图


这个居中语法似乎没有生效

TCChenlong

LGTM

* Move @to_static pnd into parent dir (#4045) * Refactor @to_static tutorial doc (#4044) * Refactor @to_static turial doc * polish code * refine content * refine doc * fix web link * polish doc * fix code style * Refine dy2stat docs (#4103) * refine dy2stat docs * fix index_cn.rst * fix code review * modify the explanation for imgs * change title * 动转静概述更新 (#4099) * 动转静概述更新更新动转静概述章节，补充两个Block，什么是动态图和静态图，什么场景下需要动态图转成静态图 * 动转静概述更新增加动转静方案示意图 * update style update style * update style * Update index_cn.rst * 修复格式问题 * update codes Co-authored-by: Chen Long <[email protected]> * fix jit (#4128) * fix jit * fix jit * add jit example * fix style * fix style * update to 2.2.1 (#4133) Co-authored-by: Aurelius84 <[email protected]> Co-authored-by: 0x45f <[email protected]> Co-authored-by: moguguo <[email protected]> Co-authored-by: Chen Long <[email protected]>

moguguo and others added 4 commits November 15, 2021 16:15

动转静概述更新

b968b1b

更新动转静概述章节，补充两个Block，什么是动态图和静态图，什么场景下需要动态图转成静态图

动转静概述更新

81646f4

增加动转静方案示意图

update style

1705fb3

update style

update style

dc8d124

Aurelius84 reviewed Nov 17, 2021

View reviewed changes

moguguo and others added 3 commits November 17, 2021 11:17

Update index_cn.rst

3e5bc03

修复格式问题

6daef98

update codes

9c5b702

TCChenlong approved these changes Dec 2, 2021

View reviewed changes

TCChenlong merged commit cb49f94 into PaddlePaddle:develop Dec 2, 2021

RichardWooSJTU pushed a commit to RichardWooSJTU/docs that referenced this pull request Apr 8, 2022

assign on cpu (PaddlePaddle#4099)

69e909b

RichardWooSJTU pushed a commit to RichardWooSJTU/docs that referenced this pull request Apr 8, 2022

Add train.py `--img-size floor (PaddlePaddle#4099)

2c073cd

	从深度学习模型构建方式上看，飞桨框架支持动态图编程和静态图编程两种方式，其代码编写方式和执行方式均存在差异。
	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 风格的编程方式，解析式的执行方式。每写一行网络代码，即可同时获得计算结果。在
	* 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。在

	* 静态图编程：采用先编译后执行的方式。先预定义完整的神经网络结构，飞桨框架将神经网络描述为 `Program` 的数据结构，对 `Program` 进行编译优化，再调用执行器获得计算结果。
	* 静态图编程：采用先编译后执行的方式。在飞桨框架中，神经网络被描述为 `Program` 的数据结构，先预定义完整的神经网络结构，并对 `Program` 进行编译优化，再调用执行器获得计算结果。


		* 静态图编程：采用先编译后执行的方式。先预定义完整的神经网络结构，飞桨框架将神经网络描述为 `Program` 的数据结构，对 `Program` 进行编译优化，再调用执行器获得计算结果。

		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，而 Python 执行开销较大，与 C++ 有一定差距，性能方面不占优。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。

	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，而 Python 执行开销较大，与 C++ 有一定差距，性能方面不占优。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。
	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，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，但调试难度大。


		* 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。

		`动态图和静态图的差异 <https://www.paddlepaddle.org.cn/tutorials/projectdetail/2134396#anchor-8>`_。


		以下将详细地介绍动静转换的各个模块内容：

	以下将详细地介绍动静转换的各个模块内容：
	以下将详细地介绍动静转换的各个模块内容：

	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。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。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。
	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。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。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。

动转静概述更新 #4099

动转静概述更新 #4099

Uh oh!

Conversation

moguguo commented Nov 15, 2021 • edited by TCChenlong Loading Uh oh! There was an error while loading. Please reload this page.

Uh oh!

Uh oh!

Choose a reason for hiding this comment

Uh oh!

Choose a reason for hiding this comment

Uh oh!

Choose a reason for hiding this comment

Uh oh!

Choose a reason for hiding this comment

Uh oh!

Choose a reason for hiding this comment

Uh oh!

Choose a reason for hiding this comment

Uh oh!

Choose a reason for hiding this comment

Uh oh!

Choose a reason for hiding this comment

Uh oh!

Choose a reason for hiding this comment

Uh oh!

Choose a reason for hiding this comment

Uh oh!

Choose a reason for hiding this comment

Uh oh!

Choose a reason for hiding this comment

Uh oh!

Choose a reason for hiding this comment

Uh oh!

Choose a reason for hiding this comment

Uh oh!

Choose a reason for hiding this comment

Uh oh!

Choose a reason for hiding this comment

Uh oh!

Choose a reason for hiding this comment

Uh oh!

TCChenlong left a comment

Choose a reason for hiding this comment

Uh oh!

Reviewers

Assignees

Labels

Projects

Milestone

Development

Uh oh!

3 participants

moguguo commented Nov 15, 2021 •

edited by TCChenlong

Loading