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PyTorch学习:动态图和静态图的例子
脚本专栏 2024/11/3 佚名
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动态图和静态图

目前神经网络框架分为静态图框架和动态图框架，PyTorch 和 TensorFlow、Caffe 等框架最大的区别就是他们拥有不同的计算图表现形式。 TensorFlow 使用静态图，这意味着我们先定义计算图，然后不断使用它，而在 PyTorch 中，每次都会重新构建一个新的计算图。通过这次课程，我们会了解静态图和动态图之间的优缺点。

对于使用者来说，两种形式的计算图有着非常大的区别，同时静态图和动态图都有他们各自的优点，比如动态图比较方便debug，使用者能够用任何他们喜欢的方式进行debug，同时非常直观，而静态图是通过先定义后运行的方式，之后再次运行的时候就不再需要重新构建计算图，所以速度会比动态图更快。

# tensorflow
import tensorflow as tf
first_counter = tf.constant(0)
second_counter = tf.constant(10)
# tensorflow
import tensorflow as tf
first_counter = tf.constant(0)
second_counter = tf.constant(10)
def cond(first_counter, second_counter, *args):
  return first_counter < second_counter
def body(first_counter, second_counter):
  first_counter = tf.add(first_counter, 2)
  second_counter = tf.add(second_counter, 1)
  return first_counter, second_counter
c1, c2 = tf.while_loop(cond, body, [first_counter, second_counter])
with tf.Session() as sess:
  counter_1_res, counter_2_res = sess.run([c1, c2])
print(counter_1_res)
print(counter_2_res)

可以看到 TensorFlow 需要将整个图构建成静态的，换句话说，每次运行的时候图都是一样的，是不能够改变的，所以不能直接使用 Python 的 while 循环语句，需要使用辅助函数 tf.while_loop 写成 TensorFlow 内部的形式

# pytorch
import torch
first_counter = torch.Tensor([0])
second_counter = torch.Tensor([10])
 
while (first_counter < second_counter)[0]:
  first_counter += 2
  second_counter += 1
 
print(first_counter)
print(second_counter)

可以看到 PyTorch 的写法跟 Python 的写法是完全一致的，没有任何额外的学习成本

以上这篇PyTorch学习:动态图和静态图的例子就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

标签：
PyTorch,动态图,静态图
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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

更新日志

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