to_static¶

@ paddle.jit. to_static [源代码] ¶

本装饰器将函数内的动态图 API 转化为静态图 API。此装饰器自动处理静态图模式下的 Program 和 Executor，并将结果作为动态图 Tensor 返回。输出的动态图 Tensor 可以继续进行动态图训练、预测或其他运算。如果被装饰的函数里面调用其他动态图函数，被调用的函数也会被转化为静态图函数。

参数¶

function (callable) - 待转换的动态图函数。若以装饰器形式使用，则被装饰函数默认会被解析为此参数值，无需显式指定。

input_spec (list[InputSpec]|tuple[InputSpec]) - 用于指定被装饰函数中输入 Tensor 的 shape、dtype 和 name 信息，为包含 InputSpec 的 list/tuple 类型。

build_strategy (BuildStrategy|None)：通过配置 build_strategy，对转换后的计算图进行优化，例如：计算图中算子融合、计算图执行过程中开启内存/显存优化等。关于 build_strategy 更多信息，请参阅 paddle.static.BuildStrategy。默认为 None。

backend (str，可选): 指定后端编译器，可以指定为 CINN 或者 None。当该参数指定为 CINN 时，将会使用 CINN 编译器来加速训练和推理。

kwargs: 支持的 key 包括 property

property: 表示被装饰的函数是否以 class property 属性的方式进行导出

代码示例¶

          >>> import paddle
>>> from paddle.jit import to_static

>>> @to_static
>>> def func(x):
...     if paddle.mean(x) < 0:
...         x_v = x - 1
...     else:
...         x_v = x + 1
...     return x_v
...
>>> x = paddle.ones([1, 2], dtype='float32')
>>> x_v = func(x)
>>> print(x_v)
Tensor(shape=[1, 2], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[[2., 2.]])

         