[发明专利]人工智能框架的深度学习模型适配方法、装置及电子设备在审
| 申请号： | 202310001865.9 | 申请日： | 2023-01-03 |
| 公开（公告）号： | CN115983368A | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 田二林;程静;李宝珍;张永霞;梁维德;朱增超 | 申请（专利权）人： | 郑州轻工业大学 |
| 主分类号： | G06N3/082 | 分类号： | G06N3/082;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 北京睿智保诚专利代理事务所(普通合伙) 11732 | 代理人： | 龙涛 |
| 地址： | 450000 河南省郑州*** | 国省代码： | 河南;41 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种人工智能框架的深度学习模型适配方法、装置及电子设备，应用于深度学习技术领域，包括：构建并训练人工智能框架的深度学习模型，结合目标硬件的信息，查询转换路径表，得到深度学习模型匹配的目标转换路径；根据目标转换路径，对深度学习模型进行转换，并进行优化与压缩，得到适配目标硬件的目标深度学习模型。本发明通过综合深度学习模型以及需适配的目标硬件的信息，查询转换路径表，得到目标转换路径，并根据每次转换的转换前模型与转换后模型的映射关系生成转换任务，进行连续多次转换，随后进行优化与压缩，得到适配目标硬件的目标深度学习模型，实现了将各种人工智能框架下的深度学习模型与任意人工智能芯片适配。 | ||
| 搜索关键词： | 人工智能 框架 深度 学习 模型 配方 装置 电子设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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