MindSpore静态图语法支持

概述

在Graph模式下，Python代码并不是由Python解释器去执行，而是将代码编译成静态计算图，然后执行静态计算图。

关于Graph模式和计算图，可参考文档：https://www.mindspore.cn/tutorial/training/zh-CN/r1.1/advanced_use/debug_in_pynative_mode.html

当前仅支持编译@ms_function装饰器修饰的函数、Cell及其子类的实例。 对于函数，则编译函数定义；对于网络，则编译construct方法及其调用的其他方法或者函数。

ms_function使用规则可参考文档：https://www.mindspore.cn/doc/api_python/zh-CN/r1.1/mindspore/mindspore.html#mindspore.ms_function

Cell定义可参考文档：https://www.mindspore.cn/doc/programming_guide/zh-CN/r1.1/cell.html

由于语法解析的限制，当前在编译构图时，支持的数据类型、语法以及相关操作并没有完全与Python语法保持一致，部分使用受限。

本文主要介绍，在编译静态图时，支持的数据类型、语法以及相关操作，这些规则仅适用于Graph模式。

以下所有示例都运行在Graph模式下的网络中，为了简洁，并未将网络的定义都写出来。

数据类型

Python内置数据类型

当前支持的Python内置数据类型包括：Number、String、List、Tuple和Dictionary。

Number

支持int、float、bool，不支持complex（复数）。

支持在网络里定义Number，即支持语法：y = 1、y = 1.2、 y = True。

不支持在网络里强转Number，即不支持语法：y = int(x)、y = float(x)、y = bool(x)。

String

支持在网络里构造String，即支持语法y = "abcd"。

不支持在网络里强转String，即不支持语法 y = str(x)。

List

支持在网络里构造List，即支持语法y = [1, 2, 3]。

不支持在网络里强转List，即不支持语法y = list(x)。

计算图中最终需要输出的List会转换为Tuple输出。

  • 支持接口

append: 向list里追加元素。

示例如下：

x = [1, 2, 3]
x.append(4)

结果如下：

x: (1, 2, 3, 4)
  • 支持索引取值和赋值

支持单层和多层索引取值以及赋值。

取值和赋值的索引值仅支持int。

赋值时，所赋的值支持Number、String、Tuple、List、Tensor。

示例如下：

x = [[1, 2], 2, 3, 4]
 
y = x[0][1]
x[1] = Tensor(np.array([1, 2, 3]))
x[2] = "ok"
x[3] = (1, 2, 3)
x[0][1] = 88

结果如下：

y: 2
x: ([1, 88], Tensor(shape=[3], dtype=Int64, value=[1, 2, 3]), 'ok', (1, 2, 3))

Tuple

支持在网络里构造Tuple，即支持语法y = (1, 2, 3)。

不支持在网络里强转Tuple，即不支持语法y = tuple(x)。

  • 支持索引取值

索引值支持int、slice、Tensor，也支持多层索引取值，即支持语法data = tuple_x[index0][index1]...。

索引值为Tensor有如下限制：

  • tuple里存放的都是Cell，每个Cell要在tuple定义之前完成定义，每个Cell的入参个数、入参类型和入参shape要求一致，每个Cell的输出个数、输出类型和输出shape也要求一致。
  • 索引Tensor是一个dtype为int32的标量Tensor，取值范围在[-tuple_len, tuple_len)。
  • 该语法不支持if、while、for控制流条件为变量的运行分支，仅支持控制流条件为常量。
  • 仅支持GPU后端。

int、slice索引示例如下：

x = (1, (2, 3, 4), 3, 4, Tensor(np.array([1, 2, 3])))
y = x[1][1]
z = x[4]
m = x[1:4]

结果如下：

y: 3
z: Tensor(shape=[3], dtype=Int64, value=[1, 2, 3])
m: (2, 3, 4), 3, 4)

Tensor索引示例如下：

class Net(nn.Cell):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.relu = nn.ReLU()
        self.softmax = nn.Softmax()
        self.layers = (self.relu, self.softmax)
 
    def construct(self, x, index):
        ret = self.layers[index](x)
        return ret

Dictionary

支持在网络里构造Dictionary，即支持语法y = {"a": 1, "b": 2}，当前仅支持String作为key值。

计算图中最终需要输出的Dictionary，会取出所有的value组成Tuple输出。

  • 支持接口

keys：取出dict里所有的key值，组成Tuple返回。

values：取出dict里所有的value值，组成Tuple返回。

示例如下：

x = {"a": Tensor(np.array([1, 2, 3])), "b": Tensor(np.array([4, 5, 6])), "c": Tensor(np.array([7, 8, 9]))}
y = x.keys()
z = x.values()

结果如下：

y: ("a", "b", "c")
z: (Tensor(shape=[3], dtype=Int64, value=[1, 2, 3]), Tensor(shape=[3], dtype=Int64, value=[4, 5, 6]), Tensor(shape=[3], dtype=Int64, value=[7, 8, 9]))
  • 支持索引取值和赋值

取值和赋值的索引值都仅支持String。赋值时，所赋的值支持Number、Tuple、Tensor。

示例如下：

x = {"a": Tensor(np.array([1, 2, 3])), "b": Tensor(np.array([4, 5, 6])), "c": Tensor(np.array([7, 8, 9]))}
y = x["b"]
x["a"] = (2, 3, 4)

结果如下：

y: Tensor(shape=[3], dtype=Int64, value=[4, 5, 6])
x: {"a": (2, 3, 4), Tensor(shape=[3], dtype=Int64, value=[4, 5, 6]), Tensor(shape=[3], dtype=Int64, value=[7, 8, 9])}

MindSpore自定义数据类型

当前MindSpore自定义数据类型包括：Tensor、Primitive和Cell。

Tensor

当前不支持在网络里构造Tensor，即不支持语法x = Tensor(args...)。

可以通过@constexpr装饰器修饰函数，在函数里生成Tensor。

关于@constexpr的用法可参考：https://www.mindspore.cn/doc/api_python/zh-CN/r1.1/mindspore/ops/mindspore.ops.constexpr.html

对于网络中需要用到的常量Tensor，可以作为网络的属性，在init的时候定义，即self.x = Tensor(args...)，然后在construct里使用。

如下示例，通过@constexpr生成一个shape = (3, 4), dtype = int64的Tensor。

@constexpr
def generate_tensor():
    return Tensor(np.ones((3, 4)))

下面将介绍下Tensor支持的属性、接口、索引取值和索引赋值。

  • 支持属性：

shape：获取Tensor的shape，返回一个Tuple。

dtype：获取Tensor的数据类型，返回一个MindSpore定义的数据类型。

  • 支持接口：

all：对Tensor通过all操作进行归约，仅支持Bool类型的Tensor。

any：对Tensor通过any操作进行归约，仅支持Bool类型的Tensor。

view：将Tensorreshape成输入的shape。

expand_as：将Tensor按照广播规则扩展成与另一个Tensor相同的shape。

示例如下：

x = Tensor(np.array([[True, False, True], [False, True, False]]))
x_shape = x.shape
x_dtype = x.dtype
x_all = x.all()
x_any = x.any()
x_view = x.view((1, 6))
 
y = Tensor(np.ones((2, 3), np.float32))
z = Tensor(np.ones((2, 2, 3)))
y_as_z = y.expand_as(z)

结果如下:

x_shape: (2, 3)
x_dtype: Bool
x_all: Tensor(shape=[], dtype=Bool, value=False)
x_any: Tensor(shape=[], dtype=Bool, value=True)
x_view: Tensor(shape=[1, 6], dtype=Bool, value=[[True, False, True, False, True, False]])
 
y_as_z: Tensor(shape=[2, 2, 3], dtype=Float32, value=[[[1.0, 1.0, 1.0], [1.0, 1.0, 1.0]], [[1.0, 1.0, 1.0], [1.0, 1.0, 1.0]]])
  • 索引取值

索引值支持int、True、None、slice、Tensor、Tuple。

  • int索引取值

支持单层和多层int索引取值，单层int索引取值：tensor_x[int_index]，多层int索引取值：tensor_x[int_index0][int_index1]...。

int索引取值操作的是第0维，索引值小于第0维长度，在取出第0维对应位置数据后，会消除第0维。

例如，如果对一个shape为(3, 4, 5)的tensor进行单层int索引取值，取得结果的shape是(4, 5)。

多层索引取值可以理解为，后一层索引取值在前一层索引取值结果上再进行int索引取值。

示例如下：

tensor_x = Tensor(np.arange(2 * 3 * 2).reshape((2, 3, 2)))
data_single = tensor_x[0]
data_multi = tensor_x[0][1]

结果如下：

data_single: Tensor(shape=[3, 2], dtype=Int64, value=[[0, 1], [2, 3], [4, 5]])
data_multi: Tensor(shape=[2], dtype=Int64, value=[2, 3])
  • True索引取值

支持单层和多层True索引取值，单层True索引取值：tensor_x[True]，多层True索引取值：tensor_x[True][True]...。

True索引取值操作的是第0维，在取出所有数据后，会在axis=0轴上扩展一维，该维长度为1。

例如，对一个shape为(3, 4, 5)的tensor进行单层True索引取值，取得结果的shape是(1, 3, 4, 5)。

多层索引取值可以理解为，后一层索引取值在前一层索引取值结果上再进行True索引取值。

示例如下：

tensor_x = Tensor(np.arange(2 * 3 ).reshape((2, 3)))
data_single = tensor_x[True]
data_multi = tensor_x[True][True]

结果如下：

data_single: Tensor(shape=[1, 2, 3], dtype=Int64, value=[[[0, 1, 2], [3, 4, 5]]])
data_multi: Tensor(shape=[1, 1, 2, 3], dtype=Int64, value=[[[[0, 1, 2], [3, 4, 5]]]])
  • None索引取值

None索引取值和True索引取值一致，可参考True索引取值，这里不再赘述。

  • ellipsis索引取值

支持单层和多层ellipsis索引取值，单层ellipsis索引取值：tensor_x[...]，多层ellipsis索引取值：tensor_x[...][...]...。

ellipsis索引取值操作的是所有维度，原样不动取出所有数据。一般多作为Tuple索引的组成元素，Tuple索引将于下面介绍。

例如，对一个shape为(3, 4, 5)的tensor进行ellipsis索引取值，取得结果的shape依然是(3, 4, 5)。

示例如下：

tensor_x = Tensor(np.arange(2 * 3 ).reshape((2, 3)))
data_single = tensor_x[...]
data_multi = tensor_x[...][...]

结果如下：

data_single: Tensor(shape=[2, 3], dtype=Int64, value=[[0, 1, 2], [3, 4, 5]])
data_multi: Tensor(shape=[2, 3], dtype=Int64, value=[[0, 1, 2], [3, 4, 5]])
  • slice索引取值

支持单层和多层slice索引取值，单层slice索引取值：tensor_x[slice_index]，多层slice索引取值：tensor_x[slice_index0][slice_index1]...。

slice索引取值操作的是第0维，取出第0维所切到位置的元素，slice不会降维，即使切到长度为1，区别于int索引取值。

例如，tensor_x[0:1:1] != tensor_x[0]，因为shape_former = (1,) + shape_latter。

多层索引取值可以理解为，后一层索引取值在前一层索引取值结果上再进行slice索引取值。

slice有start、stop和step组成。start默认值为0，stop默认值为该维长度，step默认值为1。

例如，tensor_x[:] == tensor_x[0:length:1]。

示例如下：

tensor_x = Tensor(np.arange(4 * 2 * 2).reshape((4, 2, 2)))
data_single = tensor_x[1:4:2]
data_multi = tensor_x[1:4:2][1:]

结果如下：

data_single: Tensor(shape=[2, 2, 2], dtype=Int64, value=[[[4, 5], [6, 7]], [[12, 13], [14, 15]]])
data_multi: Tensor(shape=[1, 2, 2], dtype=Int64, value=[[[12, 13], [14, 15]]])
  • Tensor索引取值

支持单层和多层Tensor索引取值，单层Tensor索引取值：tensor_x[tensor_index]，多层Tensor索引取值：tensor_x[tensor_index0][tensor_index1]...。

Tensor索引取值操作的是第0维，取出第0维对应位置的元素。

索引Tensor数据类型必须是int32，元素不能是负数，值小于第0维长度。

Tensor索引取值得到结果的data_shape = tensor_index.shape + tensor_x.shape[1:]。

例如，对一个shape为(6, 4, 5)的tensor通过shape为(2, 3)的tensor进行索引取值，取得结果的shape为(2, 3, 4, 5)。

多层索引取值可以理解为，后一层索引取值在前一层索引取值结果上再进行Tensor索引取值。

示例如下：

tensor_x = Tensor(np.arange(4 * 2 * 3).reshape((4, 2, 3)))
tensor_index0 = Tensor(np.array([[1, 2], [0, 3]]), mstype.int32)
tensor_index1 = Tensor(np.array([[0, 0]]), mstype.int32)
data_single = tensor_x[tensor_index0]
data_multi = tensor_x[tensor_index0][tensor_index1]

结果如下：

data_single: Tensor(shape=[2, 2, 2, 3], dtype=Int64, value=[[[[4, 5], [6, 7]], [[8, 9], [10, 11]]], [[[0, 1], [2, 3]], [[12, 13], [14, 15]]]])
data_multi: Tensor(shape=[1, 2, 2, 2, 3], dtype=Int64, value=[[[[[4, 5], [6, 7]], [[8, 9], [10, 11]]], [[[4, 5], [6, 7]], [[8, 9], [10, 11]]]]])
  • Tuple索引取值

索引Tuple的数据类型必须是int32，支持单层和多层Tuple索引取值，单层Tuple索引取值：tensor_x[tuple_index]，多层Tuple索引取值：tensor_x[tuple_index0][tuple_index1]...。

Tuple索引里的元素可以包含int、slice、ellipsis、Tensor。

索引里除ellipsis外每个元素操作对应位置维度，即Tuple中第0个元素操作第0维，第1个元素操作第1维，以此类推，每个元素的索引规则与该元素类型索引取值规则一致。

Tuple索引里最多只有一个ellipsis，ellipsis前半部分索引元素从前往后对应Tensor第0维往后，后半部分索引元素从后往前对应Tensor最后一维往前，其他未指定的维度，代表全取。

元素里包含的Tensor数据类型必须是int32，且Tensor元素不能是负数，值小于操作维度长度。

例如，tensor_x[0:3, 1, tensor_index] == tensor_x[(0:3, 1, tensor_index)]，因为0:3, 1, tensor_index就是一个Tuple。

多层索引取值可以理解为，后一层索引取值在前一层索引取值结果上再进行Tuple索引取值。

示例如下：

tensor_x = Tensor(np.arange(2 * 3 * 4).reshape((2, 3, 4)))
tensor_index = Tensor(np.array([[1, 2, 1], [0, 3, 2]]), mstype.int32)
data = tensor_x[1, 0:1, tensor_index]

结果如下：

data: Tensor(shape=[2, 3, 1], dtype=Int64, value=[[[13], [14], [13]], [[12], [15], [14]]])
  • 索引赋值

索引值支持int、ellipsis、slice、Tensor、Tuple。

索引赋值可以理解为对索引到的位置元素按照一定规则进行赋值，所有索引赋值都不会改变原Tensor的shape。

同时支持增强索引赋值，即支持+=、-=、*=、/=、%=、**=、//=。

  • int索引赋值

支持单层和多层int索引赋值，单层int索引赋值：tensor_x[int_index] = u，多层int索引赋值：tensor_x[int_index0][int_index1]... = u。

所赋值支持Number和Tensor，Number和Tensor都会被转为与被更新Tensor数据类型一致。

当所赋值为Number时，可以理解为将int索引取到位置元素都更新为Number。

当所赋值为Tensor时，Tensor的shape必须等于或者可广播为int索引取到结果的shape，在保持二者shape一致后，然后将赋值Tensor元素更新到索引取出结果对应元素的原Tensor位置。

例如，对shape = (2, 3, 4)的Tensor，通过int索引1赋值为100，更新后的Tensorshape仍为(2, 3, 4)，但第0维位置为1的所有元素，值都更新为100。

示例如下：

tensor_x = Tensor(np.arange(2 * 3).reshape((2, 3)).astype(np.float32))
tensor_y = Tensor(np.arange(2 * 3).reshape((2, 3)).astype(np.float32))
tensor_z = Tensor(np.arange(2 * 3).reshape((2, 3)).astype(np.float32))
tensor_x[1] = 88.0
tensor_y[1][1] = 88.0
tensor_z[1]= Tensor(np.array([66, 88, 99]).astype(np.float32))

结果如下：

tensor_x: Tensor(shape=[2, 3], dtype=Float32, value=[[0.0, 1.0, 2.0], [88.0, 88.0, 88.0]])
tensor_y: Tensor(shape=[2, 3], dtype=Float32, value=[[0.0, 1.0, 2.0], [3.0, 88.0, 5.0]])
tensor_z: Tensor(shape=[2, 3], dtype=Float32, value=[[0.0, 1.0, 2.0], [66.0, 88.0, 99.0]])
  • ellipsis索引赋值

支持单层和多层ellipsis索引赋值，单层ellipsis索引赋值：tensor_x[...] = u，多层ellipsis索引赋值：tensor_x[...][...]... = u。

所赋值支持Number和Tensor，Number和Tensor里的值都会转为与被更新Tensor数据类型一致。

当所赋值为Number时，可以理解为将所有元素都更新为Number。

当所赋值为Tensor时，Tensor里元素个数必须为1或者等于原Tensor里元素个数，元素为1时进行广播，个数相等shape不一致时进行reshape， 在保证二者shape一致后，将赋值Tensor元素按照位置逐一更新到原Tensor里。

例如，对shape = (2, 3, 4)的Tensor，通过...索引赋值为100，更新后的Tensorshape仍为(2, 3, 4)，所有元素都变为100。

示例如下：

tensor_x = Tensor(np.arange(2 * 3).reshape((2, 3)).astype(np.float32))
tensor_y = Tensor(np.arange(2 * 3).reshape((2, 3)).astype(np.float32))
tensor_z = Tensor(np.arange(2 * 3).reshape((2, 3)).astype(np.float32))
tensor_x[...] = 88.0
tensor_y[...] = Tensor(np.array([22, 44, 55, 22, 44, 55]).astype(np.float32))

结果如下：

tensor_x: Tensor(shape=[2, 3], dtype=Float32, value=[[88.0, 88.0, 88.0], [88.0, 88.0, 88.0]])
tensor_y: Tensor(shape=[2, 3], dtype=Float32, value=[[22.0, 44.0, 55.0], [22.0, 44.0, 55.0]])
  • slice索引赋值

支持单层和多层slice索引赋值，单层slice索引赋值：tensor_x[slice_index] = u，多层slice索引赋值：tensor_x[slice_index0][slice_index1]... = u。

所赋值支持Number和Tensor，Number和Tensor里的值都会转为与被更新Tensor数据类型一致。

当所赋值为Number时，可以理解为将slice索引取到位置元素都更新为Number。

当所赋值为Tensor时，Tensor里元素个数必须为1或者等于slice索引取到Tensor里元素个数，元素为1时进行广播，个数相等shape不一致时进行reshape， 在保证二者shape一致后，将赋值Tensor元素按照位置逐一更新到原Tensor里。

例如，对shape = (2, 3, 4)的Tensor，通过0:1:1索引赋值为100，更新后的Tensorshape仍为(2, 3, 4)，但第0维位置为0的所有元素，值都更新为100。

示例如下：

tensor_x = Tensor(np.arange(3 * 3).reshape((3, 3)).astype(np.float32))
tensor_y = Tensor(np.arange(3 * 3).reshape((3, 3)).astype(np.float32))
tensor_z = Tensor(np.arange(3 * 3).reshape((3, 3)).astype(np.float32))
tensor_x[0:1] = 88.0
tensor_y[0:2][0:2] = 88.0
tensor_z[0:2] = Tensor(np.array([11, 12, 13, 11, 12, 13]).astype(np.float32))

结果如下：

tensor_x: Tensor(shape=[3, 3], dtype=Float32, value=[[88.0, 88.0, 88.0], [3.0, 4.0, 5.0], [6.0, 7.0, 8.0]])
tensor_y: Tensor(shape=[3, 3], dtype=Float32, value=[[88.0, 88.0, 88.0], [88.0, 88.0, 88.0], [6.0, 7.0, 8.0]])
tensor_z: Tensor(shape=[3, 3], dtype=Float32, value=[[11.0, 12.0, 13.0], [11.0, 12.0, 13.0], [6.0, 7.0, 8.0]])
  • Tensor索引赋值

仅支持单层Tensor索引赋值，即tensor_x[tensor_index] = u。

索引Tensor支持int32和bool类型。

所赋值支持Number、Tuple和Tensor，Number、Tuple和Tensor里的值必须与原Tensor数据类型一致。

当所赋值为Number时，可以理解为将Tensor索引取到位置元素都更新为Number。

当所赋值为Tensor时，Tensor的shape必须等于或者可广播为索引取到结果的shape，在保持二者shape一致后，然后将赋值Tensor元素更新到索引取出结果对应元素的原Tensor位置。

当所赋值为Tuple时，Tuple里元素只能全是Number或者全是Tensor。

当全是Number时，Number的类型必须与原Tensor数据类型是一类，且元素的个数必须等于索引取到结果shape的最后一维，然后广播为索引取到结果shape；

当全是Tensor的时候，这些Tensor在axis=0轴上打包之后成为一个新的赋值Tensor，这时按照所赋值为Tensor的规则进行赋值。

例如，对一个shape为(6, 4, 5)、dtype为float32的tensor通过shape为(2, 3)的tensor进行索引赋值，如果所赋值为Number，则Number必须是float； 如果所赋值为Tuple，则tuple里的元素都得是float，且个数为5；如果所赋值为Tensor，则Tensor的dtype必须为float32，且shape可广播为(2, 3, 4, 5)。

示例如下：

tensor_x = Tensor(np.arange(3 * 3).reshape((3, 3)).astype(np.float32))
tensor_y = Tensor(np.arange(3 * 3).reshape((3, 3)).astype(np.float32))
tensor_index = Tensor(np.array([[2, 0, 2], [0, 2, 0], [0, 2, 0]], np.int32))
tensor_x[tensor_index] = 88.0
tensor_y[tensor_index] = Tensor(np.array([11.0, 12.0, 13.0]).astype(np.float32))

结果如下：

tensor_x: Tensor(shape=[3, 3], dtype=Float32, value=[[88.0, 88.0, 88.0], [3.0, 4.0, 5.0], [88.0, 88.0, 88.0]])
tensor_y: Tensor(shape=[3, 3], dtype=Float32, value=[[11.0, 12.0, 13.0], [3.0, 4.0, 5.0], [11.0, 12.0, 13.0]])
  • Tuple索引赋值

支持单层和多层Tuple索引赋值，单层Tuple索引赋值：tensor_x[tuple_index] = u，多层Tuple索引赋值：tensor_x[tuple_index0][tuple_index1]... = u。

Tuple索引赋值和Tuple索引取值对索引的支持一致, 但多层Tuple索引赋值不支持Tuple里包含Tensor。

所赋值支持Number、Tuple和Tensor，Number、Tuple和Tensor里的值必须与原Tensor数据类型一致。

当所赋值为Number时，可以理解为将Tensor索引取到位置元素都更新为Number。

当所赋值为Tensor时，Tensor的shape必须等于或者可广播为索引取到结果的shape，在保持二者shape一致后，然后将赋值Tensor元素更新到索引取出结果对应元素的原Tensor位置。

当所赋值为Tuple时，Tuple里元素只能全是Number或者全是Tensor。

当全是Number时，Number的类型必须与原Tensor数据类型是一类，且元素的个数必须等于索引取到结果shape的最后一维，然后广播为索引取到结果shape；

当全是Tensor的时候，这些Tensor在axis=0轴上打包之后成为一个新的赋值Tensor，这时按照所赋值为Tensor的规则进行赋值。

示例如下：

tensor_x = Tensor(np.arange(3 * 3).reshape((3, 3)).astype(np.float32))
tensor_y = Tensor(np.arange(3 * 3).reshape((3, 3)).astype(np.float32))
tensor_z = Tensor(np.arange(3 * 3).reshape((3, 3)).astype(np.float32))
tensor_index = Tensor(np.array([[0, 1], [1, 0]]).astype(np.int32))
tensor_x[1, 1:3] = 88.0
tensor_y[1:3, tensor_index] = 88.0
tensor_z[1:3, tensor_index] = Tensor(np.array([11, 12]).astype(np.float32))

结果如下：

tensor_x: Tensor(shape=[3, 3], dtype=Float32, value=[[0.0, 1.0, 2.0], [3.0, 88.0, 88.0], [6.0, 7.0, 8.0]])
tensor_y: Tensor(shape=[3, 3], dtype=Float32, value=[[0.0, 1.0, 2.0], [88.0, 88.0, 5.0], [88.0, 88.0, 8.0]])
tensor_z: Tensor(shape=[3, 3], dtype=Float32, value=[[0.0, 1.0, 2.0], [12.0, 11.0, 5.0], [12.0, 11.0, 8.0]])

Primitive

当前支持在网络里构造Primitive及其子类的实例，即支持语法reduce_sum = ReduceSum(True)。

但在构造时，参数只能通过位置参数方式传入，不支持通过键值对方式传入，即不支持语法reduce_sum = ReduceSum(keep_dims=True)。

当前不支持在网络调用Primitive及其子类相关属性和接口。

Primitive定义可参考文档：https://www.mindspore.cn/doc/programming_guide/zh-CN/r1.1/operators.html

当前已定义的Primitive可参考文档：https://www.mindspore.cn/doc/api_python/zh-CN/r1.1/mindspore/mindspore.ops.html

Cell

当前支持在网络里构造Cell及其子类的实例，即支持语法cell = Cell(args...)。

但在构造时，参数只能通过位置参数方式传入，不支持通过键值对方式传入，即不支持在语法cell = Cell(arg_name=value)。

当前不支持在网络调用Cell及其子类相关属性和接口，除非是在Cell自己的contrcut中通过self调用。

Cell定义可参考文档：https://www.mindspore.cn/doc/programming_guide/zh-CN/r1.1/cell.html

当前已定义的Cell可参考文档：https://www.mindspore.cn/doc/api_python/zh-CN/r1.1/mindspore/mindspore.nn.html

运算符

算术运算符和赋值运算符支持Number和Tensor运算，也支持不同dtype的Tensor运算。

之所以支持，是因为这些运算符会转换成同名算子进行运算，这些算子支持了隐式类型转换。

规则可参考文档：https://www.mindspore.cn/doc/note/zh-CN/r1.1/operator_list_implicit.html

算术运算符

算术运算符

支持类型

+

Number + Number、Tensor + Tensor、Tensor + Number、Tuple + Tuple、String + String。

-

Number - Number、Tensor - Tensor、Tensor - Number。

*

Number * Number、Tensor * Tensor、Tensor * Number。

/

Number / Number、Tensor / Tensor、Tensor / Number。

%

Number % Number、Tensor % Tensor、Tensor % Number。

**

Number ** Number、Tensor ** Tensor、Tensor ** Number。

//

Number // Number、Tensor // Tensor、Tensor // Number。

赋值运算符

赋值运算符

支持类型

=

标量、Tensor

+=

Number += Number、Tensor += Tensor、Tensor += Number、Tuple += Tuple、String += String。

-=

Number -= Number、Tensor -= Tensor、Tensor -= Number。

*=

Number *= Number、Tensor *= Tensor、Tensor *= Number。

/=

Number /= Number、Tensor /= Tensor、Tensor /= Number。

%=

Number %= Number、Tensor %= Tensor、Tensor %= Number。

**=

Number **= Number、Tensor **= Tensor、Tensor **= Number。

//=

Number //= Number、Tensor //= Tensor、Tensor //= Number。

逻辑运算符

逻辑运算符

支持类型

and

Number and Number、Tensor and Tensor。

or

Number or Number、Tensor orTensor。

not

not Number、not Tensor、not tuple。

成员运算符

成员运算符

支持类型

in

Number in tuple、String in tuple、Tensor in Tuple、Number in List、String in List、Tensor in List、String in Dictionary。

not in

与in相同。

身份运算符

身份运算符

支持类型

is

仅支持判断是None、 True或者False。

is not

仅支持判断不是None、 True或者False。

表达式

条件控制语句

if

使用方式：

  • if (cond): statements...
  • x = y if (cond) else z

参数：cond – 支持类型Number、Tuple、List、String、None、Tensor、Function，也可以是计算结果类型是其中之一的表达式。

限制：

  • 在构图时，如果if未能消除，则if分支return的数据类型和shape，与if分支外return的数据类型和shape必须一致。
  • 当只有if时，if分支变量更新后数据类型和shape，与更新前数据类型和shape必须一致。
  • 当即有if又有else时，if分支变量更新后数据类型和shape，与else分支更新后数据类型和shape必须一致。

示例1：

if x > y:
  return m
else:
  return n

if分支返回的m和else分支返回的n，二者数据类型和shape必须一致。

示例2：

if x > y:
  out = m
else:
  out = n
return out

if分支更新后out和else分支更新后out，二者数据类型和shape必须一致。

循环语句

for

使用方式：for i in sequence

示例如下：

z = Tensor(np.ones((2, 3)))
x = (1, 2, 3)
for i in x:
  z += i
return z

结果如下：

z: Tensor(shape=[2, 3], dtype=Int64, value=[[7, 7], [7, 7], [7, 7]])

参数：sequence – 遍历序列(Tuple、List)

while

使用方式：while(cond)

参数：cond – 与if一致。

限制：

  • 在构图时，如果while未能消除，则while内return的数据类型和shape，与while外return的数据类型和shape必须一致。
  • while内变量更新后数据类型和shape，与更新前数据类型和shape必须一致。

示例1：

while x > y:
  x += 1
  return m
return n

while内返回的m和while外返回的n数据类型必须和shape一致。

示例2：

out = m
while x > y:
  x += 1
  out = n
return out

while内，out更新后和更新前的数据类型和shape必须一致。

流程控制语句

当前流程控制语句支持了break、continue和pass。

break

可用于for和while代码块里，用于终止整个循环。

示例如下：

for i in x:
  if i == 2:
      break
  statement_a
statement_b

当 i == 2时，循环终止，执行statement_b。

continue

可用于for和while语句块里，用于终止本轮循环，直接进入下一轮循环。

示例如下：

for i in x:
  if i == 2:
      continue
  statement_a
statement_b

当 i == 2时，本轮循环终止，不会往下执行statement_a，进入下一轮循环。

pass

不做任何事情，占位语句。

函数定义语句

def关键字

用于定义函数。

使用方式：

def function_name(args): statements...

示例如下：

def number_add(x, y):
  return x + y
ret = number_add(1, 2)

结果如下：

ret: 3

lambda表达式

用于生成函数。

使用方式：lambda x, y: x + y

示例如下：

number_add = lambda x, y: x + y
ret = number_add(2, 3)

结果如下：

ret: 5

函数

Python内置函数

当前支持的Python内置函数包括：len、isinstance、partial、map、range、enumerate、super和pow。

len

功能：求序列的长度。

调用：len(sequence)

入参：sequence – Tuple、List、Dictionary或者Tensor。

返回值：序列的长度，类型为int。当入参是Tensor时，返回的是Tensor第0维的长度。

示例如下：

x = (2, 3, 4)
y = [2, 3, 4]
d = {"a": 2, "b": 3}
z = Tensor(np.ones((6, 4, 5)))
x_len = len(x)
y_len = len(y)
d_len = len(d)
z_len = len(z)

结果如下：

x_len: 3
y_len: 3
d_len: 2
z_len: 6

isinstance

功能：判断对象是否为类的实例。

调用：isinstance(obj, type)

入参：

  • obj – 任意支持类型的任意一个实例。
  • type – MindSpore dtype模块下的一个类型。

返回值：obj为type的实例，返回True，否则返回False。

示例如下：

x = (2, 3, 4)
y = [2, 3, 4]
z = Tensor(np.ones((6, 4, 5)))
x_is_tuple = isinstance(x, mstype.tuple_)
y_is_list= isinstance(y, mstype.list_)
z_is_tensor = isinstance(z, mstype.tensor)

结果如下：

x_is_tuple: True
y_is_list: True
z_is_tensor: True

partial

功能：偏函数，固定函数入参。

调用：partial(func, arg, ...)

入参：

  • func – 函数。
  • arg – 一个或多个要固定的参数，支持位置参数和键值对传参。

返回值：返回某些入参固定了值的函数。

示例如下：

def add(x, y):
  return x + y
 
add_ = partial(add, x=2)
m = add_(y=3)
n = add_(y=5)

结果如下：

m: 5
n: 7

map

功能：根据提供的函数对一个或者多个序列做映射，由映射的结果生成一个新的序列。 如果多个序列中的元素个数不一致，则生成的新序列与最短的那个长度相同。

调用：map(func, sequence, ...)

入参：

  • func – 函数。
  • sequence – 一个或多个序列（Tuple或者List）。

返回值：返回一个Tuple。

示例如下：

def add(x, y):
  return x + y
 
elements_a = (1, 2, 3)
elements_b = (4, 5, 6)
ret = map(add, elements_a, elements_b)

结果如下：

ret: (5, 7, 9)

zip

功能：将多个序列中对应位置的元素打包成一个个元组，然后由这些元组组成一个新序列， 如果各个序列中的元素个数不一致，则生成的新序列与最短的那个长度相同。

调用：zip(sequence, ...)

入参：sequence – 一个或多个序列(Tuple或List)`。

返回值：返回一个Tuple。

示例如下：

elements_a = (1, 2, 3)
elements_b = (4, 5, 6)
ret = zip(elements_a, elements_b)

结果如下：

ret: ((1, 4), (2, 5), (3, 6))

range

功能：根据起始值、结束值和步长创建一个Tuple。

调用：

  • range(start, stop, step)
  • range(start, stop)
  • range(stop)

入参：

  • start – 计数起始值，类型为int，默认为0。
  • stop – 计数结束值，但不包括在内，类型为int。
  • step – 步长，类型为int，默认为1。

返回值：返回一个Tuple。

示例如下：

x = range(0, 6, 2)
y = range(0, 5)
z = range(3)

结果如下：

x: (0, 2, 4)
y: (0, 1, 2, 3, 4)
z: (0, 1, 2)

enumerate

功能：生成一个序列的索引序列，索引序列包含数据和对应下标。

调用：

  • enumerate(sequence, start)
  • enumerate(sequence)

入参：

  • sequence – 一个序列（Tuple、List、Tensor）。
  • start – 下标起始位置，类型为int，默认为0。

返回值：返回一个Tuple。

示例如下：

x = (100, 200, 300, 400)
y = Tensor(np.array([[1, 2], [3, 4], [5 ,6]]))
m = enumerate(x, 3)
n = enumerate(y)

结果如下：

m: ((3, 100), (4, 200), (5, 300), (5, 400))
n: ((0, Tensor(shape=[2], dtype=Int64, value=[1, 2])), (1, Tensor(shape=[2], dtype=Int64, value=[3, 4])), (2, Tensor(shape=[2], dtype=Int64, value=[5, 6])))

super

功能：用于调用父类(超类)的一个方法，一般在super之后调用父类的方法。

调用：

  • super().xxx()
  • super(type, self).xxx()

入参：

  • type – 类。
  • self – 对象。

返回值：返回父类的方法。

示例如下：

class FatherNet(nn.Cell):
  def __init__(self, x):
      super(FatherNet, self).__init__(x)
      self.x = x
 
  def construct(self, x, y):
      return self.x * x
 
  def test_father(self, x):
      return self.x + x
 
class SingleSubNet(FatherNet):
def __init__(self, x, z):
    super(SingleSubNet, self).__init__(x)
    self.z = z
 
def construct(self, x, y):
    ret_father_construct = super().construct(x, y)
    ret_father_test = super(SingleSubNet, self).test_father(x)
    return ret_father_construct, ret_father_test

pow

功能：求幂。

调用：pow(x, y)

入参：

  • x – 底数， Number或Tensor。
  • y – 幂指数， Number或Tensor。

返回值：返回x的y次幂，Number或Tensor。

示例如下：

x = Tensor(np.array([1, 2, 3]))
y = Tensor(np.array([1, 2, 3]))
ret = pow(x, y)

结果如下：

ret: Tensor(shape=[3], dtype=Int64, value=[1, 4, 27]))

print

功能：用于打印。

调用：print(arg, ...)

入参：arg – 要打印的信息(String或Tensor）。

返回值：无返回值。

示例如下：

x = Tensor(np.array([1, 2, 3]))
print("result", x)

结果如下：

result Tensor(shape=[3], dtype=Int64, value=[1, 2, 3]))

函数参数

  • 参数默认值：目前不支持默认值设为Tensor类型数据，支持int、float、bool、None、str、tuple、list、dict类型数据。
  • 可变参数：支持带可变参数网络的推理和训练。
  • 键值对参数：目前不支持带键值对参数的函数求反向。
  • 可变键值对参数：目前不支持带可变键值对的函数求反向。
  • 带@ms_function装饰器的普通Python函数。
  • 继承自nn.Cell的Cell子类。

网络定义

整网实例类型

网络构造组件

类别

内容

Cell实例

mindspore/nn/*、自定义Cell。

Cell实例的成员函数

Cell的construct中可以调用其他类成员函数。

dataclass实例

使用@dataclass装饰的类。

Primitive算子

mindspore/ops/operations/*

Composite算子

mindspore/ops/composite/*

constexpr生成算子

使用@constexpr生成的值计算算子。

函数

自定义Python函数、前文中列举的系统函数。

网络使用约束

  1. 当前整网入参（即最外层网络入参）默认仅支持Tensor，如果要支持非Tensor，可设置网络的support_non_tensor_inputs属性为True。

在网络初始化的时候，设置self.support_non_tensor_inputs = True，该配置目前仅支持正向网络，暂不支持反向网络，即不支持对整网入参有非Tensor的网络求反向。

支持最外层传入标量示例如下：

class ExpandDimsNet(nn.Cell):
    def __init__(self):
        super(ExpandDimsNet, self).__init__()
        self.support_non_tensor_inputs = True
        self.expandDims = ops.ExpandDims()
 
    def construct(self, input_x, input_axis):
        return self.expandDims(input_x, input_axis)
expand_dim_net = ExpandDimsNet()
input_x = Tensor(np.random.randn(2,2,2,2).astype(np.float32))
expand_dim_net(input_x, 0)
  1. 不允许修改网络的非Parameter类型数据成员。

示例如下：

class Net(Cell):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.num = 2
        self.par = Parameter(Tensor(np.ones((2, 3, 4))), name="par")
 
    def construct(self, x, y):
        return x + y

上面所定义的网络里，self.num不是一个Parameter，不允许被修改，而self.par是一个Parameter，可以被修改。

  1. 当construct函数里，使用未定义的类成员时，不会像Python解释器那样抛出AttributeError，而是作为None处理。

示例如下：

class Net(Cell):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
 
    def construct(self, x):
        return x + self.y

上面所定义的网络里，construct里使用了并未定义的类成员self.y，此时会将self.y作为None处理。

MindSpore静态图语法支持的更多相关文章

  1. MindSpore图像分类模型支持（Lite）

    MindSpore图像分类模型支持(Lite) 图像分类介绍 图像分类模型可以预测图片中出现哪些物体,识别出图片中出现物体列表及其概率. 比如下图经过模型推理的分类结果为下表: 类别 概率 plant ...

  2. Nginx配置服务器静态文件支持跨域访问

    在server中配置 add_header Access-Control-Allow-Origin *; add_header Access-Control-Allow-Headers X-Reque ...

  3. nginx 静态文件支持跨域访问权限

    一.原生态 location ^~ /repurchase-web/ {          alias /var/www/webapps/repurchase-web/;        } 二.支持跨 ...

  4. MindSpore模型精度调优实战：如何更快定位精度问题

    摘要:为大家梳理了针对常见精度问题的调试调优指南,将以"MindSpore模型精度调优实战"系列文章的形式分享出来,帮助大家轻松定位精度问题,快速优化模型精度. 本文分享自华为云社 ...

  5. MindSpore算子支持类

    MindSpore算子支持类 Q:在使用Conv2D进行卷积定义的时候使用到了group的参数,group的值不是只需要保证可以被输入输出的维度整除即可了吗?group参数的传递方式是怎样的呢? A: ...

  6. MindSpore特性支持类

    MindSpore特性支持类 Q:请问MindSpore支持梯度截断吗? A:支持,可以参考梯度截断的定义和使用. Q:如何在训练神经网络过程中对计算损失的超参数进行改变? A:暂时还未有这样的功能. ...

  7. iOS开发中静态库之".framework静态库"的制作及使用篇

    iOS开发中静态库之".framework静态库"的制作及使用篇 .framework静态库支持OC和swift .a静态库如何制作可参照上一篇: iOS开发中静态库之" ...

  8. iOS开发中静态库制作 之.a静态库制作及使用篇

    iOS开发中静态库之".a静态库"的制作及使用篇 一.库的简介 1.什么是库? 库是程序代码的集合,是共享程序代码的一种方式 2.库的类型? 根据源代码的公开情况,库可以分为2种类 ...

  9. ASP.NET Core 1.1 静态文件、路由、自定义中间件、身份验证简介

    概述 之前写过一篇关于<ASP.NET Core 1.0 静态文件.路由.自定义中间件.身份验证简介>的文章,主要介绍了ASP.NET Core中StaticFile.Middleware ...

随机推荐

  1. UC-Android逆向工程师面试第2题分析

    博客链接:http://blog.csdn.net/qq1084283172/article/details/52133172 一.简介 这个题目是别人面试UC优视集团Android逆向工程师一职位的 ...

  2. Linux中数据库的安装和配置(MySQL与Maria DB)

    目录 MySQL和Maria DB的介绍 MySQL和Maria DB的安装 yum源安装MySQL(Centos6.5+Mysql5.1) 源码包安装MySQL yum源安装Maria DB 源码包 ...

  3. android签名分析及漏洞修复

    本篇我们来看看android的签名机制.发布出来的apk都是有META-INF文件夹,里面包含如下三个文件: 下面来一一解释这三个文件的作用(打包apk时签名过程):SignApk.main() 1. ...

  4. UVA11520填充正方形

    题意:      给你一个n*n的矩阵,让你往里面添加大写字母,矩阵有的字母已经给填好了,然后要求是每个格子都不能与他相邻的格子的大写字母相同,如果有多个答案,输出从上到下,从左到右所连接的成的那个n ...

  5. 通过 Netty、ZooKeeper 手撸一个 RPC 服务

    说明 项目链接 微服务框架都包括什么? 如何实现 RPC 远程调用? 开源 RPC 框架 限定语言 跨语言 RPC 框架 本地 Docker 搭建 ZooKeeper 下载镜像 启动容器 查看容器日志 ...

  6. android之布局优化

    android中提供了<include />.<merge />.<ViewStub />三种优化布局. 1.<include /> <inclu ...

  7. PHP中文转拼音扩展

    Pinyin 基于 CC-CEDICT 词典的中文转拼音工具,更准确的支持多音字的汉字转拼音解决方案. 安装 使用 Composer 安装: $ composer require "over ...

  8. PageHelper简单使用

    PageHelper的简单使用 先引入对应的依赖 <dependency> <groupId>com.github.pagehelper</groupId> < ...

  9. 教你用SQL实现统计排名

    前言: 在某些应用场景中,我们经常会遇到一些排名的问题,比如按成绩或年龄排名.排名也有多种排名方式,如直接排名.分组排名,排名有间隔或排名无间隔等等,这篇文章将总结几种MySQL中常见的排名问题. 创 ...

  10. STL实现的底层数据结构简介

    STL实现的底层数据结构简介 C++ STL 的实现: 1.vector  底层数据结构为数组 ,支持快速随机访问 2.list    底层数据结构为双向链表,支持快速增删 3.deque   底层数 ...