[发明专利]确定深度学习模型的张量信息的方法和计算装置在审
| 申请号： | 202010125260.7 | 申请日： | 2020-02-27 |
| 公开（公告）号： | CN113313241A | 公开（公告）日： | 2021-08-27 |
| 发明（设计）人： | 李书森;陈琳;冷冰 | 申请（专利权）人： | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京成创同维知识产权代理有限公司 11449 | 代理人： | 刘静 |
| 地址： | 英属开曼群岛大*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 公开一种计算装置和确定深度学习模型的张量信息的方法。该计算装置包括存储器和调度单元，存储器存储指令，调度单元读取指令，以执行：针对未提供完备的张量信息的深度学习模型，确定至少一个可处理子图；以虚拟张量数据作为深度学习模型的输入执行深度学习模型，并在此过程中，记录可处理子图的输入张量数据和输出张量数据，所述虚拟张量数据根据所述深度学习模型的输入张量信息构建；根据可处理子图的输入张量数据和输出张量数据推算可处理子图的各个节点的张量信息。这种方法适用于具有任意模型结构的深度学习模型，并且尤其适用于获取那些无法通过软件平台获得张量信息的节点或者用户自定义节点的张量信息。 | ||
| 搜索关键词： | 确定 深度 学习 模型 张量 信息 方法 计算 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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