Add ProgramTranslator Chinese Grammar List (#2527)

As the title.

doc/fluid/advanced_guide/dygraph_to_static/grammar_list_cn.rst

+ProgramTranslator支持的语法
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+ProgramTranslator本质是把Python运行语法转写为PaddlePaddle静态图代码，但是Python语法的表达能力和PaddlePaddle静态图表达能力存在不同，这使得一些代码无法被转换。
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+本章节我们将详细讲述在动转静过程中支持转化哪些语法，不支持哪些语法，并且讲述如何改写代码能够解决语法不支持的场景。
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+动转静支持的语法分为以下几个大类：
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+控制流相关关键词
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+控制流指if-elif-else，while等能够控制程序语句执行顺序的关键字。PaddlePaddle静态图通过cond，while_loop API来实现条件判断和循环，如果动态图Python控制流的判断条件/循环条件依赖 Paddle Tensor，动转静后会被转化为等价的Paddle控制流接口，否则仍然使用Python控制流逻辑运行。在动转静过程中这些关键字的转化情况为：
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+1. if-elif-else 条件
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+当 ``if <条件>`` 中的条件是Tensor时，ProgramTranslator会把该if-elif-else语句转化为等价的cond API语句。否则会按普通Python if-elif-else的逻辑运行。需注意cond支持的Tensor只能是numel为1的bool Tensor，所以请使用这种Tensor进行条件判断，其他Tensor会报错。
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+2. while 循环
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+当while循环中的条件是Tensor时，ProgramTranslator会把该while语句转化为等价的while_loop API语句，否则会按普通Python while运行。需注意while循环条件中的Tensor只能是numel为1的bool Tensor，所以请使用这种Tensor进行条件判断，其他Tensor会报错。
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+3. for 循环
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+3.1 ``for _ in range(__)`` 循环
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+ProgramTranslator先将其转化为等价的Python while循环，然后按while循环的逻辑进行动静转换。
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+3.2 ``for _ in x`` 循环
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+当x是Python容器或迭代器，则会用普通Python逻辑运行。当x是Tensor时，会转化为循环中每次对应拿出x[0], x[1], ... 。
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+3.3 ``for idx, val in enumerate(x)`` 循环
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+当x是Python容器或迭代器，则会用普通Python逻辑运行。当x是Tensor时，idx会转化为依次0，1，...的1-D Tensor。val会转化为循环中每次对应拿出x[0], x[1], ... 。
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+4. break，continue
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+ProgramTranslator 可以支持在循环中添加break，continue语句，其底层实现原理是对于要break，continue的部分在相应时候使用cond在一定条件下跳过执行。
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+5. return
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+ProgramTranslator 支持在循环，条件判断中return结果而不需要一定在函数末尾return。也能够支持return不同长度tuple和不同类型的Tensor。其底层实现原理是对return后的部分相应使用cond在一定条件下跳过执行。
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+一些需要转化的运算类型
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+1. +，-，*，/，** 等Python内置运算
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+由于静态图有重载这些基本运算符，所以这些被ProgramTranslator转化后都适用相应重载的运算符，动转静支持此类运算。
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+2. and，or，not 逻辑运算
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+Python内置and，or，not逻辑运算关键词，ProgramTranslator在语句的运算时会判断逻辑运算关键词运行的对象是否是Tensor，如果都是Tensor，我们将其转化为静态图对应的逻辑运算接口并运行。
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+3. 类型转化
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+动态图中可以直接用Python的类型转化语法来转化Tensor类型。例如x是Tensor时，float(x)可以将x的类型转化为float。ProgramTranslator在运行时判断x是否是Tensor，如果是，则在动转静时使用静态图cast接口转化相应的Tensor类型。
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+Python 函数相关
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+1. print
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+如果x是Tensor，在动态图模式中print(x)可以打印x的值。在动转静过程中我们把此转化为静态图的Print接口实现，使得在静态图中也能打印。如果print的参数不是Tensor，那么我们没有把相应print语句进行转写。
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+2. len
+
+如果x是Tensor，在动态图模式中len(x)可以获得x第0维度的长度。在动转静中我们把此转化为静态图shape接口，并返回shape的第0维。另外如果x是个TensorArray，那么len(x)将会使用静态图接口control_flow.array_length返回TensorArray的长度。对于其他情况，动转静时会按照普通Python len函数运行。
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+3. lambda 表达式
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+动转静允许写带有Python lambda表达式的语句，并且我们会适当改写使得返回对应结果。
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+4. 函数内再调用函数
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+对于函数内调用其他函数的情况，ProgramTranslator也会对内部的函数递归地进行动转静，这样做的好处是可以在最外层函数加一次装饰器就能进行动转静，而不需要每个函数都加装饰器。
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+报错异常相关
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+1. assert
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+如果x是Tensor，在动态图中可以通过assert x来强制x为True或者非0值，在动转静中我们把此转化为静态图Assert接口支持此功能。
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+Python基本容器
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+1. list：对于一个list如果里面元素都是Tensor，那么动转静会转化其为TensorArray，静态图TensorArray可以支持append，pop，修改操作。因此ProgramTranslator在元素皆为Tensor的list中支持上面三种操作。换言之，其他list操作，比如sort无法支持。对于list中并非所有元素是Tensor的情况，ProgramTranslator会将其作为普通Python list运行。
+
+2. dict：ProgramTranslator会将相应的dict中的Tensor添加进静态图Program，因此使用dict是动转静支持的语法。
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+动转静无法正确运行的情况
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+1. Reshape后的变量调用其shape作为Paddle API参数。
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+具体表现比如 ``x = reshape(x, shape=shape_tensor)`` ，再使用 ``x.shape[0]`` 的值进行其他操作。这种情况会由于动态图和静态图的本质不同而使得动态图能够运行，但静态图运行失败。其原因是动态图情况下，API是直接返回运行结果，因此 ``x.shape`` 在经过reshape运算后是确定的。但是在转化为静态图后，因为静态图API只是组网，``shape_tensor`` 的值在组网时是不知道的，所以 ``reshape`` 接口组网完，静态图并不知道 ``x.shape`` 的值。PaddlePaddle静态图用-1表示未知的shape值，此时 ``x`` 的shape每个维度会被设为-1，而不是期望的值。
+
+遇到这类情况我们建议尽量固定shape值，减少reshape操作。
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+2. 多重list嵌套读写Tensor
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+具体表现如 ``l = [[tensor1, tensor2], [tensor3, tensor4]]`` ，因为现在静态图将元素全是Tensor的list转化为TensorArray，而Paddle的TensorArray还不支持多维数组，因此这种情况无法动转静正确运行。
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+遇到这类情况我们建议尽量用一维list，或者自己使用PaddlePaddle的create_array，array_read，array_write接口编写为TensorArray。
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+3. Tensor值在被装饰函数中转成numpy array进行运算
+
+具体表现为在被装饰函数中没有返回Tensor时就使用 ``numpy.array(tensor)`` 将Tensor转化为numpy array并使用numpy接口进行运算。这种情况在动态图下因为Tensor有值是可以正常运行的，但是在静态图时由于Tensor只是组网变量，在没有运行时没有数值，因此无法进行numpy运算。
+
+遇到这种情况我们建议在动转静的函数中尽量使用PaddlePaddle接口替代numpy接口进行运算。
+

doc/fluid/advanced_guide/dygraph_to_static/index_cn.rst

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 - `动态图转静态图 <program_translator_cn.html>`_ ：介绍了动态图转静态图的基本使用方法和架构原理
 
+- `支持语法列表 <grammar_list_cn.html>`_ ：介绍了动态图转静态图支持的语法以及罗列不支持的语法写法
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 ..  toctree::
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+    grammar_list_cn.rst
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