paddle.enable_static()

### 回答1：
paddle.enable_static()是PaddlePaddle的一个API，用于启用静态图模式。在静态图模式下，程序会先构建计算图，然后再执行计算图。这种模式可以提高程序的性能和效率，特别是在训练大规模深度学习模型时。

### 回答2：
paddle.enable_static() 是飞桨（PaddlePaddle）的一个重要函数，它用于启用动态图模式。PaddlePaddle 既支持动态图模式，也支持静态图模式。动态图模式是 PyTorch、TensorFlow 2.0 等框架比较流行的一种模式，它的特点是能够让用户更灵活地编写神经网络模型，可以像编写 Python 代码一样编写深度学习代码，同时在执行时动态构建计算图。

而启用动态图模式的方式，就是使用 paddle.enable_static() 函数。它将使得程序进入动态图模式，即将大部分的 API 转化为一个输出特定张量的 Python 函数。

在动态图模式中，具体的执行流程与 Python 代码执行的方式一样，这就为快速调试、实时调整参数等操作提供了更多方便。此外，启用动态图模式还意味着更容易在 CPU、GPU 等设备上部署深度学习模型。

总之，paddle.enable_static() 是飞桨中非常重要的一个函数，它让用户能够在动态图模式下编写和执行深度学习代码，提供了更好的编程体验和部署效果。

### 回答3：
paddle.enable_static()是PaddlePaddle深度学习框架中的一个函数，这个函数的作用是使程序进入静态图模式（Static Graph Mode），即在程序运行前就构建计算图，不再像动态图模式（Dynamic Graph Mode）一样动态地构建计算图。在静态图模式下，我们需要在程序运行前先声明计算图中的节点，然后在程序运行中就可以反复调用这些节点来进行计算。

使用静态图模式的好处在于能够提高程序的运行效率和性能。由于静态图模式在程序运行前就已经构建好计算图，因此可以在编译时就对计算图进行优化，并且可以利用硬件的并行计算能力，提高计算效率。此外，静态图模式还可以方便地将计算图保存到文件中，并在之后的程序运行中直接加载，从而提高程序的重复利用性和效率。

静态图模式的缺点在于使用起来相对复杂，需要提前声明计算图中的节点，而且不利于动态调试和修改计算过程。因此，在开发阶段，我们可以使用动态图模式进行快速原型设计和调试，而在部署阶段，则可以使用静态图模式进行程序优化和性能提升。

总之，paddle.enable_static()函数是PaddlePaddle深度学习框架中非常重要的一个函数，使用它可以使程序进入静态图模式并获得更高的运行性能。