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。
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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）；
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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（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（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（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)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。
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)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：
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执行之前得到整个程序（整个神经网络模型）的描述；
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在真正运行深度学习之前能够执行编译优化算法；
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能够实现极致的性能优化。
缺点也较为明显：
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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；
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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。
以谷歌的 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)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。
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在 AI 框架中，主要使用的编程范式为声明式编程和命令式编程，这两种范式决定了开发者对程序执行的不同视角和方法。
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命令式编程注重如何（How）执行任务，强调通过一系列步骤和指令来控制计算机的操作过程，如 PyTorch 框架采用此方式，便于调试且灵活性高，但缺少编译期优化。
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声明式编程关注结果（What），由机器自行确定执行过程，如 TensorFlow 1.X 框架采用此方式，利于编译优化和性能提升，但可能牺牲易用性和灵活性。