对于分布式训练模型，怎么打印出计算图？

[chengyi192]

https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/paddle_v3_features/auto_parallel_cn.html
文档中提到改成分布式训练之后，会添加算子：
接下来就会进入自动并行的第二个核心逻辑 切分转换。 框架会根据 tensor 当前的切分状态(src_placement)，和切分推导规则推导出的算子计算需要的切分状态(dst_placement),添加对应的通信/张量维度变换算子。 根据上图的切分推导，在计算 Matmul 添加 split 算子，在计算 Relue 添加 Allreduce，将输入 tensor 转换成需要的切分状态进行实际计算。

那么是否可以看到计算图被修改成了什么样子呢？即能否打印出计算图吗？

[will-jl944]

暂未支持动态图下的可视化功能。

[chengyi192]

暂未支持动态图下的可视化功能。

https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/develop/guides/paddle_v3_features/cinn_cn.html
文档《CINN 神经网络编译器 》提到可以打开：

# 是否打印 Program IR 信息
export FLAGS_print_ir=false

从而打印pir形式的计算图。但提供的例子是单卡训练，那么能够提供一个多卡的例子呢？
即分布式训练转成静态图，然后利用CINN打印出来。
这个思路是否可行呢？如果可行，是否可以提供一个例子？

[chengyi192]

暂未支持动态图下的可视化功能。

那静态图呢？能否提供一个分布式训练转成静态图，再打印计算图呢？