昇思MindSpore学习笔记10--使用静态图加速

摘要：

昇思MindSpore AI框架支持动态图、静态图两种模式。默认动态图模式便于调试，静态图模式用于加速改善性能场景。开启静态图有jit装饰器和set_context方法2种开启方式。

一、概念

AI编译框架两种运行模式

        动态图模式(PyNative模式，默认选项)

                计算图构建和计算同时发生（Define by run）

                计算图在定义Tensor时，其值已经确定

                便于Python调试模型，可实时得到中间结果。

                由于要保存所有节点，优化困难。

        静态图模式(Graph模式)

                计算图的构建和实际计算分开（Define and run）

                基于图优化、计算图整图下沉等技术，对图进行全局优化，性能较好

                适合神经网络固定、高性能场景。

                        张量Tensor数据的计算以及其微分处理

                        反复执行

                        性能加速

                        部分Python语法不支持。参考静态图语法支持

二、环境准备

安装minspore模块

!pip uninstall mindspore -y
!pip install -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple mindspore==2.3.0rc1

导入numpy、minspore、nn、Tensor等相关模块

import numpy as np
import mindspore as ms
from mindspore import nn, Tensor

三、动态图模式(PyNative模式)

class Network(nn.Cell):
    def __init__(self):