我真的，AI框架的编程范式怎么理解？

我给领导汇报AI框架用函数式编程好，没讲明白，说函数式就是写函数那样方便，都被领导吊飞了，啥玩意，写啥不是写函数，狗屁不通！

网上搜说用tensorflow那就是用声明式编程，用pytorch就是命令式编程。有兄弟能讲清楚，AI框架的编程范式到底如何区分？AI框架中的不同编程范式有什么作用吗？

今天真的，给大家汇报，AI框架的编程范式是什么。

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框架编程范式

编程范式、编程范型、或程式設計法（Programming paradigm），是指软件工程中的一类典型的编程风格。常见的编程范型有：函数式编程、命令式编程、声明式编程、面向对象编程等等，编程范式提供并决定了开发者对程序执行的看法。在开发者使用 AI 框架进行编程的过程中，主要使用到的编程范式主要有2种：1）声明式编程与2）命令式编程。

本节将会深入展开和介绍两种不同的编程范式对AI框架整体架构设计的影响，以及目前主流的 AI 框架在编程范式之间的差异。

程序开发的编程范式

• 命令式编程（Imperative）：详细的命令机器怎么（How）去处理一件事情以达到想要的结果（What）
• 声明式编程（Declarative）：只告诉想要的结果（What），机器自己摸索执行过程（How）

编程与编程范式

编程是开发者编定程序的中文简称，就是让计算机代码解决某个问题，对某个计算体系规定一定的运算方式，使计算体系按照该计算方式运行，并最终得到相应结果的过程。

为了使计算机能够理解人的意图，我们就必须将需解决的问题的思路、方法和手段通过计算机能够理解的形式告诉计算机，使得计算机能够根据人的指令一步一步去工作，完成某种特定的任务。这种人和计算体系之间交流的过程称为编程。

命令式编程

命令式编程（Imperative programming）是一种描述计算机所需作出的行为的编程典范，几乎所有计算机的硬件工作都是命令式的。

其步骤可以分解为：首先，必须将带解决问题的解决方案抽象为一系列概念化的步骤。然后通过编程的方法将这些步骤转化成程序指令集（算法），而这些指令按照一定的顺序排列，用来说明如何执行一个任务或解决一个问题。这意味着，开发者必须要知道程序要完成什么，并且告诉计算机如何进行所需的计算工作，包括每个细节操作。简而言之，就是把计算机看成一个善始善终服从命令的装置。

所以在命令式编程中，把待解问题规范化、抽象为某种算法是解决问题的关键步骤。其次，才是编写具体算法和完成相应的算法实现问题的正确解决。

目前开发者接触到的命令式编程主要以硬件控制程序、执行指令为主。AI 框架中 PyTorch 则主要使用了命令式编程的方式。

下面的代码实现一个简单的声明式编程的过程：创建一个存储结果的集合变量 results，并遍历数字集合 collection，判断每个数字大于 5 则添加到结果集合变量 results 中。上述过程需要告诉计算机每一步如何执行。

results = []

def fun(collection):
    for num in collection:
        if num > 5:
            results.append(num)

声明式编程

声明式编程（Declarative programming）是一种编程范式，与命令式编程相对立。它描述目标的性质，让计算机明白目标，而非流程。声明式编程不用告诉计算机问题领域，从而避免随之而来的副作用。而命令式编程则需要用算法来明确的指出每一步该怎么做。

副作用：在计算机科学中，函数副作用（Side Effects）指当调用函数时，除了返回可能的函数值之外，还对主调用函数产生附加的影响。例如修改全局变量（函数外的变量），修改参数，向主调方的终端、管道输出字符或改变外部存储信息等。

声明式编程透过函数、推论规则或项重写（term-rewriting）规则，来描述变量之间的关系。它的语言运行器（编译器或解释器）采用了一个固定的算法，以从这些关系产生结果。

目前开发者接触到的声明式编程语言主要有：括数据库查询语言（SQL，XQuery），正则表达式，逻辑编程，函数式编程等。在AI框架领域中以 TensorFlow1.X 为代表，就使用了声明式编程。

以常用数据库查询语言 SQL 为例，其属于较为明显的一种声明式编程的例子，其不需要创建变量用来存储数据，告诉计算机需要查询的目标即可：

>>> SELECT * FROM collection WHERE num > 5

函数式编程

函数式编程（Functional Programming）函数式编程本质上也是一种编程范式，其在软件开发的工程中避免使用共享状态（Shared State）、可变状态（Mutable Data）以及副作用。即将计算机运算视为函数运算，并且避免使用程序状态以及易变对象，理论上函数式编程是声明式的，因为它不使用可变状态，也不需要指定任何的执行顺序关系。

其核心是只使用纯粹的数学函数编程，函数的结果仅取决于参数，而没有副作用，就像 I/O 或者状态转换。程序通过组合函数（function composition）的方法构建。整个应用由数据驱动，应用的状态在不同纯函数之间流动。与命令式编程的面向对象编程而言，函数式编程其更偏向于声明式编程，代码更加简洁明了、更可预测，并且可测试性也更好。因此实际上可以归类为属于声明式编程的其中一种特殊范型。

函数式编程最重要的特点是“函数第一位”（First Class），即函数可以出现在任何地方，比如可以把函数作为参数传递给另一个函数，不仅如此你还可以将函数作为返回值。以 Python 代码为例：

def fun_add(a, b, c):
    return a + b + c

def fun_outer(fun_add, *args, **kwargs):
    print(fun_add(*args, **kwargs))

def fun_innter(*args):
    return args

if __name__ == '__main__':
    fun_outer(fun_innter, 1, 2, 3)

AI框架的编程范式

主流AI框架，无论PyTorch还是Tensorflow都使用都以Python为主的高层次语言为前端，提供脚本式的编程体验，后端用更低层次的编程模型和编程语言开发。后端高性能可复用模块与前端深度绑定，通过前端驱动后端方式执行。AI框架为前端开发者提供声明式（declarative programming）和命令式（imperative programming）两种编程范式。

在主流的 AI 框架中，TensorFlow 提供了声明式编程体验，PyTroch 提供了命令式的编程体验。但两种编程模型之间并不存在绝对的边界，multi-stage 编程和及时编译（Just-in-time, JIT）技术能够实现两种编程模式的混合。随着 AI 框架引入更多的编程模式和特性，例如 TensorFlow Eager模式 和 PyTorch JIT 的加入，主流 AI 框架都选择了通过支持混合式编程以兼顾两者的优点。

命令式编程

在命令式编程模型下，前端 Python 语言直接驱动后端算子执行，表达式会立即被求值，又被称作define-by-run。开发者编写好神经网络模型的每一层，并编写训练过程中的每一轮迭代需要执行的计算任务。在程序执行的时候，系统会根据 Python 语言的动态解析性，每解析一行代码执行一个具体的计算任务，因此称为动态计算图（动态图）。

命令式编程的优点是方便调试，灵活性高，但由于在执行前缺少对算法的统一描述，也失去了编译期优化的机会。

相比之下，命令式编程对数据和控制流的静态性限制很弱，方便调试，灵活度极高。缺点在于，网络模型程序在执行之前没有办法获得整个计算图的完整描述，从而缺乏缺乏在编译期的各种优化手段。

以 PyTorch 其编程特点为即时执行，它属于一种声明式的编程风格。下面使用 PyTorch 实现一个简单的2层神经网络模型并训练：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 导入数据
data = pd.read_csv('mnist.csv')
X = data.iloc[:, 1:].values
y = data.iloc[:, 0].values

# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 将数据转换为张量
X_train = torch.tensor(X_train, dtype=torch.float)
X_test = torch.tensor(X_test, dtype=torch.float)
y_train = torch.tensor(y_train, dtype=torch.long)
y_test = torch.tensor(y_test, dtype=torch.long)

# 定义模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)
        
    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

model = Net()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters())

# 训练模型
for epoch in range(5):
    # 将模型设为训练模式
    model.train()
    
    # 计算模型输出
    logits = model(X_train)
    loss = criterion(logits, y_train)

声明式编程

在声明式编程模型下，前端语言中的表达式不直接执行，而是构建起一个完整前向计算过程表示，对数据流图经过优化然后再执行，又被称作define-and-run。即开发者定义好整体神经网络模型的前向表示代码，因为整体定义好神经网络模型，因此在 AI 框架的后端会把网络模型编译成 静态计算图（简称：静态图） 来执行。

执行方式比较直接：前端开发者写的 Python 语言中的表达式不直接执行；首先会利用 AI 框架提供的 API 定义接口构建一个完整前向计算过程表示。最后对数计算图经过优化然后再执行。

AI 框架采用声明式编程的优点在于：

1. 执行之前得到整个程序（整个神经网络模型）的描述
2. 在真正运行深度学习之前能够执行编译优化算法
3. 能够实现极致的性能优化

缺点也较为明显：

1. 数据类型和控制流受到 AI 框架中的 API 对神经网络有限定义而约束
2. 因为神经网络的独特性需要 AI 框架预定义对应的概念（DSL），造成不方便调试、灵活性低

以 Google 的 TensorFlow1.X 为代表的编程特点包括：计算图(Computational Graphs)、会话（Session）、张量(Tensor)，其作为一种典型声明式编程风格。下面使用 TensorFlow 实现一个隐层的全连接神经网络，优化的目标函数是预测值和真实值的欧氏距离。该实现使用基本的 Tensorflow 操作来构建一个计算图，然后多次执行这个计算图来训练网络。

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 首先构建计算图

# N是batch大小；D_in是输入大小。
# H是隐单元个数；D_out是输出大小。
N, D_in, H, D_out = 64, 1000, 100, 10

# 输入和输出是placeholder，在用session执行graph的时候
# 我们会feed进去一个batch的训练数据。
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, D_in))
y = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, D_out))

# 创建变量，并且随机初始化。 
# 在Tensorflow里，变量的生命周期是整个session，因此适合用它来保存模型的参数。
w1 = tf.Variable(tf.random_normal((D_in, H)))
w2 = tf.Variable(tf.random_normal((H, D_out)))

接着为Forward阶段，计算模型的预测值y_pred。注意和PyTorch不同，这里不会执行任何计算，而只是定义了计算，后面用session.run的时候才会真正的执行计算。

h = tf.matmul(x, w1)
h_relu = tf.maximum(h, tf.zeros(1))
y_pred = tf.matmul(h_relu, w2)

# 计算loss 
loss = tf.reduce_sum((y - y_pred) ** 2.0)

# 计算梯度
grad_w1, grad_w2 = tf.gradients(loss, [w1, w2])

使用梯度下降来更新参数。assign同样也只是定义更新参数的操作，不会真正的执行。在Tensorflow里，更新操作是计算图的一部分，而在PyTorch里，因为是动态的”实时“的计算，所以参数的更新只是普通的Tensor计算，不属于计算图的一部分。

learning_rate = 1e-6
new_w1 = w1.assign(w1 - learning_rate * grad_w1)
new_w2 = w2.assign(w2 - learning_rate * grad_w2)

# 计算图构建好了之后，我们需要创建一个session来执行计算图。
with tf.Session() as sess:
	# 首先需要用session初始化变量 
	sess.run(tf.global_variables_initializer())
	
	# 创建随机训练数据
	x_value = np.random.randn(N, D_in)
	y_value = np.random.randn(N, D_out)
	for _ in range(500):
		# 用session多次的执行计算图。每次feed进去不同的数据。
		# 这里是模拟的，实际应该每次feed一个batch的数据。
		# run的第一个参数是需要执行的计算图的节点，它依赖的节点也会自动执行，
		#　因此我们不需要手动执行forward的计算。
		# run返回这些节点执行后的值，并且返回的是numpy array
		loss_value, _, _ = sess.run([loss, new_w1, new_w2],
				feed_dict={x: x_value, y: y_value})
		print(loss_value)

函数式编程

不管是JAX 还是 MindSpore 都使用了函数式编程的范式，其在高性能计算、科学计算、分布式方面有着独特的优势。

其中 JAX 是作为 GPU/TPU 的高性能并行计算的框架，与普通 AI 框架相比其核心是对神经网络计算和数值计算的融合，接口上兼容 NumPy、Scipy 等 Python 原生数据科学库，在此基础上扩展分布式、向量化、高阶求导、硬件加速，其编程风格采用了函数式编程，主要体现在无副作用、Lambda闭包等。而华为推出的 MindSpore 框架，其函数式可微分编程架构，可以让开发者聚焦机器学习模型数学的原生表达。

本节总结

• 本节回顾了深度学习在不同AI框架的不同编程方式
• 了解了什么是声明式编程和命令式编程以及其具体区别
• 猜测未来以命令式编程提升易用性为主，结合声明式编程的优化方式相融合