百度飞桨于近期宣布，深度学习开源框架2.0 抢先版本正式发布，进入2.0时代。其中一项重大升级，就是推出更加成熟完备的命令式编程模式，即通常说的动态图模式。同时在该版本中将默认的开发模式定为动态图模式，满足用户直接使用该模式完成计算机视觉、自然语言处理、语音、推荐等全场景的AI算法开发。可见飞桨团队对采用动态图模式开发的成熟度，以及未来主力推广应用有着强大的自信和期待。
为什么飞桨在开发模式升级上持续大量投入？
动态图模式可以真正给广大开发者带来哪些实打实的好处？
本文将为你带来深度解读。
WHY动态图？
深度学习框架在编程界面上，一般有两种编程模式：命令式编程和声明式编程，即动态图和静态图。动态图模式下程序可即时执行并输出结果，编程体验和调试便捷性更佳；静态图模式下需完成整体网络结构的定义再执行，编程调试便捷性不够，但能够对全局编译优化，更有利于性能的提升，并天然利于模型保存和部署。
飞桨同时支持这两种编程模式，经过长期的深入技术探索和创新，已经实现同时兼顾两种方式的优势，达成了更有利于开发者的“动静统一的理想国”：
模型开发时，采用动态图模式，编程效率高调试方便；
模型训练部署时，支持动态图一键式自动转静态图，实现高性能训练，并无缝衔接模型存储和部署。
在飞桨开源框架最新版本上，该模式已经达到很高的成熟完备度。开发者既可体验到动态图开发模式带来的极大的便利性，用动态图实现深度学习领域最前沿的模型算法；又可享受到经过极致优化的运行效率，并且可以很容易的将动态图转换为静态图来进行推理和部署。
接下来将一一为你揭晓真实体验效果。
成熟完备的动态图开发模式带来便捷体验
成熟的动态图模式，可以为开发者带来极致体验，更优雅地编程。总结一下，便利性主要体现在以下三方面：
调试程序的便利性。在动态图开发模式下，用户运行飞桨提供的API后，可即时返回运行结果，不需要先创建计算图再运行，这样便于用户更加方便地组织代码，交互式地调试程序。
组建网络的高效性。在动态图开发模式下，用户可以使用Python的条件判断、循环等控制语句来执行模型算法的运算，不再需要使用静态图中的控制操作来执行运算，这样便于用户更加高效地组建网络。
构建模型的灵活性。在动态图开发模式下，用户可以根据控制流选择不同的分支网络，也可以更自然地构建权重共享的网络，更自然地实现自定义损失函数和循环网络、以及其他新颖的网络结构，从而灵活地进行深度学习模型的创新。
同时，在最新版本上，飞桨动态图提供了对计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、语音识别等领域主流算法模型的全面支持，同时也对前沿的学术研究提供了非常好的支持。已开放的动态图模型数量达到了100+。这些模型都已开源在GitHub上，开发者可基于动态图模型进行AI应用开发和前沿学术研究：https://github.com/PaddlePadd...
更多飞桨动态图应用实践方法，欢迎访问飞桨官网文档。
极致优化的动态图运行效率享受卓越性能
飞桨对动态图运行效率的打磨，已持续数个版本，目前在主流的任务上，飞桨动态图执行模式已经能够达到与静态图媲美的水平，甚至达到业界领先水平。
在最新版本上，支持了自动混合精度和量化训练功能，在大幅提升效率的同时，保证最终模型的效果和原来的一致。以自动混合精度为例，代码实现如下：
import paddle
model = MyModel()
optimizer = paddle.optimizer.SGD(parameters=model.parameters())
scaler = paddle.amp.GradScaler(init_loss_scaling=1024) # initialize a GradScaler object
for data in data_loader():
with paddle.amp.auto_cast():
loss = model(data) # run in mixed precision
scaled = scaler.scale(loss) # scale the loss
scaled.backward() # do backward
scaler.minimize(optimizer, scaled) # update parameters 混合精度训练通过框架自动选择训练精度（AUTOMATIC CASTING）实现，过程如下图所示。对于模型的每个执行操作，AutoCast模块自动决定使用哪种精度的数据类型，例如：对于能够使用fp16进行（比如conv，relu 等op），会优先使用fp16来进行运算，来提升执行效率；但是对于使用fp16会影响精度的op（比如exp，softmax运算等op），会自动转换为fp32进行计算，保证收敛效果；对于单个op输入的数据类型不一致的情况，会通过自动的转换，使得能够能够支持运算。这些选择都是框架会自动进行的，用户仅需要调用上面示例的代码即可。
一行代码实现动转静，无缝衔接高速推理部署
飞桨框架最新版本的动转静功能，Python语法覆盖度处于业界领先水平，满足用户使用动态图编程调试、自动转静态图训练部署的需求；并且转换后性能几乎无损，实现媲美静态图的效果。
一行代码实现动转静。
动静转换的操作非常简单，仅需添加一个装饰器（ @to_static ），框架就会自动将动态图的程序，转换为静态图的program，并使用该program训练、保存为静态图模型以实现推理部署。
import paddle
from paddle.static import InputSpec
from paddle.fluid.dygraph import Layer
from paddle.jit import to_static
class SimpleNet(Layer):
def __init__(self):
super(SimpleNet, self).__init__()
self.linear = paddle.nn.Linear(10, 3)
@to_static(input_spec=[InputSpec(shape=[None, 10], name='x'), InputSpec(shape=[3], name='y')])
def forward(self, x, y):
out = self.linear(x)
out = out + y
return out
net = SimpleNet()
paddle.jit.save(net, './simple_net')飞桨动转静功能除了简单的一键式操作，还在进一步降低转换出错概率、提供便捷的转换诊断工具方面做了大量工作，为用户提供便捷的体验。
广覆盖Python语法，降低转换出错概率：飞桨通过将Python写的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。这种转换方式使得用户可以灵活使用Python语法及控制流来构建神经网络模型，并且能够利用静态图的图优化策略进行加速。目前飞桨为用户提供以下几大类的语法支持，语法覆盖度处于业界领先水平：
控制流相关关键词，例如if-elif-else条件，while循环等；
运算类型，例如and、or、not逻辑运算，类型转化等；
Python函数相关，例如print，len，lambda表达式等；
报错异常相关，例如assert等；
Python基本容器，例如list，dict等。
提供转换Debug功能，便捷查看转换信息：为了方便开发者查看转换后的静态图代码是否符合预期，飞桨提供了类似编译器的易用功能来帮助用户：
报错信息对应到动态图代码行。
设置断点功能：通过 pdb.set_trace()，用户可以进行断点调试。
中间状态转换查看：飞桨框架为用户开放接口设定日志级别，让用户可以打印中间状态转换的代码。
查看转换后的静态图代码：飞桨框架为用户提供一个可以直接调用的StaticLayer class，可以让用户获取转换后的静态图代码。
动转静后性能媲美静态图。
性能方面，在保证用户一键轻松实现动态图转静态图的同时，动态图转静态图之后的推理性能和静态图完全一致，兼顾动态图易用性和静态图部署性能的需求。
闻说双飞桨,翩然下广津
以上即飞桨动态图模式的最新创新进展，动态图开发模式经过持续数个版本的打磨，无论是功能特性、易用性，还是性能水平，都达到了相当的成熟完备度，甚至达到业界领先水平。飞桨一直潜心于底层基础技术的深耕，坚持为企业用户和开发者提供最灵活易用的产业级深度学习框架，并以『用户体验的持续优化』和『产业实践的打磨』作为迭代向前的两个重要驱动轮。
未来飞桨的发展离不开广大开发者的加持，期待更多的开发者加入飞桨，飞桨也将持续完善动态图开发模式，开放更多动态图实现的领先算法模型，优化运行效率，为开发者进行模型开发和开展前沿创新工作提供助力，踏着飞桨的战船疾风向前。
