<jupyter_start><jupyter_text>运行管理  概述初始化网络之前要配置context参数，用于控制程序执行的策略。比如选择执行模式、选择执行后端、配置分布式相关参数等。按照context参数设置实现的不同功能，可以将其分为执行模式管理、硬件管理、分布式管理和维测管理等。> 本文档适用于GPU和Ascend环境。 执行模式管理MindSpore支持PyNative和Graph这两种运行模式：- `PYNATIVE_MODE`：动态图模式，将神经网络中的各个算子逐一下发执行，方便用户编写和调试神经网络模型。- `GRAPH_MODE`：静态图模式或者图模式，将神经网络模型编译成一整张图，然后下发执行。该模式利用图优化等技术提高运行性能，同时有助于规模部署和跨平台运行。 模式选择通过设置可以控制程序运行的模式，默认情况下，MindSpore处于PyNative模式。代码样例如下：<jupyter_code>from mindspore import context
context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE)
context.get_context("mode")<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>模式切换实现两种模式之间的切换。MindSpore处于PYNATIVE模式时，可以通过`context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE)`切换为Graph模式；同样地，MindSpore处于Graph模式时，可以通过 `context.set_context(mode=context.PYNATIVE_MODE)`切换为PyNative模式。代码样例如下：<jupyter_code>import numpy as np
import mindspore.nn as nn
from mindspore import context, Tensor

context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="GPU")

conv = nn.Conv2d(3, 4, 3, bias_init='zeros')
input_data = Tensor(np.ones([1, 3, 5, 5]).astype(np.float32))
conv(input_data)
context.set_context(mode=context.PYNATIVE_MODE)

conv(input_data)<jupyter_output><empty_output>
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