人工智能-编译器和解释器

编译器和解释器

命令式编程使用诸如print、“+”和if之类的语句来更改程序的状态。 考虑下面这段简单的命令式程序：

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

print(fancy_func(1, 2, 3, 4))

10?

Python是一种解释型语言（interpreted language）。因此，当对上面的fancy_func函数求值时，它按顺序执行函数体的操作。也就是说，它将通过对e?=?add(a,?b)求值，并将结果存储为变量e，从而更改程序的状态。接下来的两个语句f?=?add(c,?d)和g?=?add(e,?f)也将执行类似地操作，即执行加法计算并将结果存储为变量。

?

尽管命令式编程很方便，但可能效率不高。一方面原因，Python会单独执行这三个函数的调用，而没有考虑add函数在fancy_func中被重复调用。如果在一个GPU（甚至多个GPU）上执行这些命令，那么Python解释器产生的开销可能会非常大。此外，它需要保存e和f的变量值，直到fancy_func中的所有语句都执行完毕。这是因为程序不知道在执行语句e?=?add(a,?b)和f?=?add(c,?d)之后，其他部分是否会使用变量e和f。

符号式编程

考虑另一种选择符号式编程（symbolic programming），即代码通常只在完全定义了过程之后才执行计算。这个策略被多个深度学习框架使用，包括Theano和TensorFlow（后者已经获得了命令式编程的扩展）。一般包括以下步骤：

1. 定义计算流程；

2. 将流程编译成可执行的程序；

3. 给定输入，调用编译好的程序执行。

这将允许进行大量的优化。首先，在大多数情况下，我们可以跳过Python解释器。从而消除因为多个更快的GPU与单个CPU上的单个Python线程搭配使用时产生的性能瓶颈。其次，编译器可以将上述代码优化和重写为print((1?+?2)?+?(3?+?4))甚至print(10)。因为编译器在将其转换为机器指令之前可以看到完整的代码，所以这种优化是可以实现的。例如，只要某个变量不再需要，编译器就可以释放内存（或者从不分配内存），或者将代码转换为一个完全等价的片段。下面，我们将通过模拟命令式编程来进一步了解符号式编程的概念。

def add_():
    return '''
def add(a, b):
    return a + b
'''

def fancy_func_():
    return '''
def fancy_func(a, b, c, d):
    e = add(a, b)
    f = add(c, d)
    g = add(e, f)
    return g
'''

def evoke_():
    return add_() + fancy_func_() + 'print(fancy_func(1, 2, 3, 4))'

prog = evoke_()
print(prog)
y = compile(prog, '', 'exec')
exec(y)

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
print(fancy_func(1, 2, 3, 4))
10

命令式（解释型）编程和符号式编程的区别如下：

• 命令式编程更容易使用。在Python中，命令式编程的大部分代码都是简单易懂的。命令式编程也更容易调试，这是因为无论是获取和打印所有的中间变量值，或者使用Python的内置调试工具都更加简单；

• 符号式编程运行效率更高，更易于移植。符号式编程更容易在编译期间优化代码，同时还能够将程序移植到与Python无关的格式中，从而允许程序在非Python环境中运行，避免了任何潜在的与Python解释器相关的性能问题。