【PyTorch 】静态图与动态图机制

[PyTorch 学习笔记] 1.4 静态图与动态图机制 - 知乎

PyTorch 的动态图机制

PyTorch 采用的是动态图机制 (Dynamic Computational Graph)，而 Tensorflow 采用的是静态图机制 (Static Computational Graph)。

动态图是运算和搭建同时进行，也就是可以先计算前面的节点的值，再根据这些值搭建后面的计算图。优点是灵活，易调节，易调试。PyTorch 里的很多写法跟其他 Python 库的代码的使用方法是完全一致的，没有任何额外的学习成本。

静态图是先搭建好图，然后再输入数据进行运算。优点是高效，因为静态计算是通过先定义后运行的方式，之后再次运行的时候就不再需要重新构建计算图，所以速度会比动态图更快。但是不灵活。TensorFlow 每次运行的时候图都是一样的，是不能够改变的，所以不能直接使用 Python 的 while 循环语句，需要使用辅助函数 tf.while_loop 写成 TensorFlow 内部的形式。

使用静态图和动态图时他们的代码区别：

# pytorch
import torch
first_counter = torch.Tensor([0])   # tensor([0.])
second_counter = torch.Tensor([10]) # tensor([10.])while (first_counter < second_counter)[0]:first_counter += 2second_counter += 1print(first_counter)
print(second_counter)# tensorflow
import tensorflow as tffirst_counter = tf.constant(0)
second_counter = tf.constant(10)def cond(first_counter, second_counter, *args):return first_counter < second_counterdef body(first_counter, second_counter):first_counter = tf.add(first_counter, 2)second_counter = tf.add(second_counter, 1)return first_counter, second_counterc1, 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)

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