[发明专利]神经网络模型的编译方法、装置、存储介质及电子设备在审
| 申请号： | 202010601610.2 | 申请日： | 2020-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN111738423A | 公开（公告）日： | 2020-10-02 |
| 发明（设计）人： | 唐荔 | 申请（专利权）人： | 湖南国科微电子股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人： | 李莎 |
| 地址： | 410000 湖南省长沙市*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明的实施例提供了一种神经网络模型的编译方法、装置、存储介质及电子设备，涉及深度学习领域。该方法包括：获取神经网络模型中每个卷积层的原始特征图参数；根据输入输出参数关系式、存储器容量对原始特征图参数进行拆分，得到每个卷积层的可行特征图参数集合；从每个卷积层的可行特征图参数集合中为每个卷积层确定出一个对应的数据搬运效率最高的目标特征图参数；根据每个卷积层对应的目标特征图参数为神经网络模型生成可执行文件。通过为每个卷积层找到一个对应的数据搬运效率最高的参数，提高神经网络模型整体的数据复用率，减少运行时的运算量，能够减少神经网络模型对应的可执行文件在运行时的运算量，提高其运行效率。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 模型 编译 方法 装置 存储 介质 电子设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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