导读

在深度学习领域，我们经常接触到多种框架，例如Facebook的PyTorch、Google的TensorFlow以及亚马逊的MXNet。这些框架主要采用三种编程模式：命令式编程、符号式编程和混合式编程。本文将探讨这三种编程模式的特点。

命令式编程

Python的编程风格常被称为命令式编程。在深度学习框架中，PyTorch就采用了这种编程模式。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) ```

在运行fancy_func函数时，Python会依次调用add方法进行加法运算，并将结果存储在变量e和f中。尽管这种方法代码简洁易懂，但其执行效率较低，且难以优化代码。此外，该方法允许获取中间结果，便于调试。

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

符号式编程

TensorFlow是一个典型的符号式编程框架，此外还包括Theano和Caffe。在符号式编程中，计算过程需要在完全定义后才能执行，通常包括以下三个步骤：定义计算流程、编译成可执行程序、调用编译好的程序执行。

下面是一段符号式编程的示例代码：

```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，在实际执行过程中，只有最后一行代码会触发数值计算。在此过程中，系统会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。此外，符号式编程可以将程序编译成一个独立于Python的函数，从而可以在非Python环境中运行，避免了Python解释器带来的性能问题。

符号式编程的特点： - 执行效率高，但代码难以理解 - 不保存中间变量，不利于调试 - 易于移植，可以跨平台和语言使用 - 不支持循环和选择结构

混合编程

大多数深度学习框架要么采用命令式编程，要么采用符号式编程，要么两者结合使用。混合编程旨在结合命令式编程和符号式编程的优点，使开发者既能享受命令式编程的简洁性，又能享受到符号式编程的高效性。

MXNet的gluon模块正是基于混合式编程的思想，用户可以使用命令式编程进行开发和调试，而在部署时可以将大部分命令式编程程序转换为符号式编程执行。

计算功能比较

最后，我们通过MXNet框架来对比命令式编程和符号式编程的性能差异。以下是测试代码：

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

创建一个容器定义网络结构

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}".format(eval_fun(net, x)))

将程序转换为符号式编程

net.hybridize()

再次测试符号式编程

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

通过这段代码可以发现，符号式编程的运行速度比命令式编程快约0.1秒。尽管这是一个三层网络，只迭代了1000次，但在实际应用中，网络结构通常更加复杂，数据量更大，迭代次数更多，因此实际运行中节约的时间会更多。

以上是对命令式编程、符号式编程及混合式编程的简要介绍。希望这些内容对您有所帮助。