[发明专利]一种用于神经网络计算的数据流动方法和装置

摘要

本发明公开了一种用于神经网络计算的数据流动方法和装置，包括以下步骤：步骤1、初始化计算图中变量的生命周期，初始化从变量的定义开始到使用结束之间的时间段为所述变量在计算图中的生命周期；步骤2、定义使用中变量流过节点的传播规则，定义计算图某节点处的变量被使用，在该节点的前驱节点产生该变量的定义，使得流过该节点的有效变量的输入集合包含该变量；本发明公开了深度学习训练系统中一种用于神经网络计算的数据流动的建模方法和装置，可以从全局作用域的视角分析出局部循环里的每个计算子图的节点所需分配的内存单元块。所述的用于神经网络计算的数据流动方法提高整个计算图的计算效率，节约时间成本。