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一、符号式编程
1、命令式编程和符号式编程
命令式：
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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)
|
符号式：
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 |
def add_str():
return '''
def add(a, b):
return a + b
'''
def fancy_func_str():
return '''
def fancy_func(a, b, c, d):
e = add(a, b)
f = add(c, d)
g = add(e, f)
return g
'''
def evoke_str():
return add_str() + fancy_func_str() + '''
print(fancy_func(1, 2, 3, 4))
'''
prog = evoke_str()
print(prog)
y = compile(prog, '', 'exec')
exec(y)
|
以上定义的三个函数都只是返回计算流程。最后，我们编译完整的计算流程并运行。
由于在编译时系统能够完整地看到整个程序，因此有更多空间优化计算。例如，编译的时候可以将程序改写成print((1 + 2) + (3 + 4))，甚至直接改写成print(10)。这样不仅减少了函数调用，还节省了内存。
2.MXNet的符号式编程
Sequential类 -> HybridSequential类
Block类 -> HybridBlock类
使用上面两个基于Hybrid的类构建的网络实例会具有.hybridize()方法，进行.hybridize()声明之后网络的第一次运行会生成编译好的C++代码，之后再运行网络实例不会运行python代码，而回转向C++代码，也就是"静态图"，同样的，MXNet的静态结构决定了其对python的动态控制流程不支持(同TensorFlow)，但是效率大大提升。
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def get_net():
net = nn.HybridSequential()
net.add(
nn.Dense(256, activation="relu"),
nn.Dense(128, activation="relu"),
nn.Dense(2)
)
net.initialize()
return net
x = nd.random.normal(shape=(1, 512))
net = get_net()
net(x)
|
我们可以通过调用hybridize函数来编译和优化HybridSequential实例中串联的层的计算。模型的计算结果不变。
In [5]: net.hybridize() net(x) Out[5]: [[ 0.08827581 0.00505182]] <NDArray 1x2 @cpu(0)>
需要注意的是，只有继承HybridBlock的层才会被优化。例如，HybridSequential类和Gluon提供的Dense类都是HybridBlock的子类，它们都会被优化计算。如果一个层只是继承自Block而不是HybridBlock类，那么它将不会被优化。我们接下会讨论如何使用HybridBlock类。
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class HybridNet(nn.HybridBlock):
def __init__(self, **kwargs):
super(HybridNet, self).__init__(**kwargs)
self.hidden = nn.Dense(10)
self.output = nn.Dense(2)
def hybrid_forward(self, F, x):
print('F: ', F)
print('x: ', x)
x = F.relu(self.hidden(x))
print('hidden: ', x)
return self.output(x)
|
在继承HybridBlock类时，我们需要在hybrid_forward函数中添加额外的输入F。我们知道，MXNet既有基于命令式编程的NDArray类，又有基于符号式编程的Symbol类。由于这两个类的函数基本一致，MXNet会根据输入来决定F使用NDArray或Symbol。
In [12]:
net.hybridize() net(x)F: <module 'mxnet.symbol' from '/var/lib/jenkins/miniconda3/envs/gluon_zh_docs/lib/python3.6/site-packages/mxnet/symbol/__init__.py'> x: <Symbol data> hidden: <Symbol hybridnet0_relu0> Out[12]: [[ 0.00370749 0.00134991]] <NDArray 1x2 @cpu(0)>
可以看到，F变成了Symbol。而且，虽然输入数据还是NDArray，但hybrid_forward函数里，相同输入和中间输出全部变成了Symbol。
再运行一次看看。
In [13]: net(x) Out[13]: [[ 0.00370749 0.00134991]] <NDArray 1x2 @cpu(0)>
可以看到hybrid_forward函数里定义的三行打印语句都没有打印任何东西。这是因为上一次在调用hybridize函数后运行net(x)的时候，符号式程序已经得到。之后再运行net(x)的时候MXNet将不再访问Python代码，而是直接在C++后端执行符号式程序。这也是调用hybridize后模型计算性能会提升的一个原因。但它可能的问题是我们损失了写程序的灵活性。在上面这个例子中，如果我们希望使用那三行打印语句调试代码，执行符号式程序时会跳过它们无法打印。
此外，对于少数Symbol不支持的函数，例如asnumpy，我们是无法在hybrid_forward函数中使用并在调用hybridize函数后进行模型计算的（mxnet.sym类即为Symbol类，支持大部分Ndarray操作）。
二、惰性计算
可以使用不同的前端语言编写MXNet程序，像Python、R、Scala和C++。无论使用何种前端编程语言，MXNet程序的执行主要都发生在C++实现的后端。换句话说，用户写好的前端MXNet程序会传给后端执行计算。后端有自己的线程来不断收集任务，构造、优化并执行计算图。后端优化的方式有很多种，其中包括本章将介绍的惰性计算。
假设我们在前端调用以下四条语句。MXNet后端的线程会分析它们的依赖关系并构建出如下图所示的计算图。
In [3]:
a = nd.ones((1, 2))
b = nd.ones((1, 2))
c = a * b + 2
c
Out[3]:
[[ 3. 3.]]
<NDArray 1x2 @cpu(0)>
在惰性计算中，前端执行前三条语句的时候，仅仅是把任务放进后端的队列里就返回了。当最后一条语句需要打印计算结果时，前端会等待后端线程把c的结果计算完。此设计的一个好处是，这里的Python前端线程不需要做实际计算。因此，无论Python的性能如何，它对整个程序性能的影响会很小。只要C++后端足够高效，那么不管前端语言性能如何，MXNet都可以提供一致的高性能。
用同步函数实际计算出结果
print()
nd数组.wait_to_read()
nd.waitall()
由于asnumpy、asscalar(Python内置、numpy等数据结构并不支持惰性计算)和print函数会触发让前端等待后端计算结果的行为，我们通常把这类函数称作同步函数。
三、自动并行
在“惰性计算”里我们提到MXNet后端会自动构建计算图。通过计算图，系统可以知道所有计算的依赖关系，并可以选择将没有依赖关系的多个任务并行执行来获得性能的提升。以“惰性计算”一节中的计算图为例。其中a=nd.ones((1,2))和b=nd.ones((1,2))这两步计算之间并没有依赖关系。因此，系统可以选择并行执行它们。
通常一个运算符会用掉一个CPU/GPU上所有计算资源。例如，dot操作符会用到所有CPU（即使是有多个CPU）或单个GPU上所有线程。因此在单CPU/GPU上并行运行多个运算符可能效果并不明显。
MXNet通过自动并行计算提升计算性能，主要经由CPU和GPU的并行以及计算和通讯的并行实现，