导读

在深度学习领域，我们经常需要使用不同的框架，例如Facebook的PyTorch、Google的TensorFlow和亚马逊的MXNet。这些框架主要可以分为三种编程范式：命令式编程、符号式编程和混合式编程。本文将介绍这三种编程范式的特点。

命令式编程

命令式编程是一种常见的编程方式，Python就属于这种编程范式。在深度学习框架中，PyTorch采用的就是命令式编程。通过命令式编程，我们可以编写如下代码：

```python def add(a, b): return a + b

def fancy_func(a, b, c, d): e = add(a, b) f = add(c, d) g = add(e, f) return g

fancy_func(1, 2, 3, 4) ```

在调用fancy_func函数时，每次调用add函数都需要执行加法操作并将结果存储到相应的变量中。虽然这种方式代码简洁易懂，但执行效率较低，且难以优化。此外，命令式编程允许获取中间结果，方便调试。

命令式编程的特点： - 代码简洁明了，易于理解 - 执行效率较低，不利于优化 - 可以获取中间结果，便于调试

符号式编程

TensorFlow是符号式编程的典型代表，此外还有Theano和Caffe等框架。符号式编程需要先定义计算流程，然后将其编译成可执行程序，最后通过给定的输入来运行编译好的程序。以下是一个符号式编程的例子：

```python A = Variable('A') B = Variable('B') C = B * A D = C + Constant(1)

编译函数

f = compile(D) d = f(A=np.ones(10), B=np.ones(10)*2) ```

在执行C=B*A时，实际上并不会立即进行数值计算，而是生成一个计算图。大多数符号式编程都会有一个隐性或显性的编译步骤，只有编译后的函数才能被调用。因此，在实际运行中，只有最后一行代码才会触发数值计算。在编译过程中，系统会自动对计算和内存进行优化，使得符号式编程的计算效率和内存利用率更高。

符号式编程的特点： - 执行效率高 - 代码难以理解 - 不保存中间变量，不方便调试 - 易于移植，跨平台和语言使用 - 编译好的函数性能更好 - 不支持循环和选择结构

混合式编程

大多数深度学习框架都倾向于选择命令式编程或符号式编程。然而，混合式编程旨在结合这两种编程方式的优点，使开发者既能享受到命令式编程的便捷性，又能享受到符号式编程的高效性。MXNet的gluon模块就是基于混合式编程思想设计的。用户可以在开发和调试阶段使用命令式编程，而在需要部署高性能应用时，可以将大部分命令式编程程序转换为符号式编程。

计算功能比较

最后，我们将通过MXNet框架来比较命令式编程和符号式编程的性能差异：

```python from mxnet import nd, sym from mxnet.gluon import nn import time

创建一个容器来定义网络结构

net = nn.HybridSequential()

定义一个三层全连接的网络结构

net.add(nn.Dense(256, activation="relu"), nn.Dense(128, activation="relu"), nn.Dense(2))

初始化网络参数

net.initialize()

创建一个网络的输入值

x = nd.random.normal(shape=(1, 512))

def evalfun(net, x): starttime = time.time() for i in range(1000): _ = net(x) nd.waitall() return time.time() - start_time

测试命令式编程

print("命令式编程耗时：{:.4f}秒".format(eval_fun(net, x)))

将程序转换为符号式编程

net.hybridize()

测试符号式编程

print("符号式编程耗时：{:.4f}秒".format(eval_fun(net, x))) ```

通过上述实验可以看到，符号式编程的执行速度比命令式编程快约0.1秒。虽然这里仅测试了一个三层网络的前向传播，但实际应用中的网络结构会更加复杂，迭代次数也会更多，因此实际运行时节省的时间将更加显著。