[发明专利]深度学习模型的转化方法、装置、服务器及存储介质有效
| 申请号： | 202010015495.0 | 申请日： | 2020-01-07 |
| 公开（公告）号： | CN111222636B | 公开（公告）日： | 2023-06-06 |
| 发明（设计）人： | 熊超;蔡权雄;牛昕宇 | 申请（专利权）人： | 深圳鲲云信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人： | 孟金喆 |
| 地址： | 518048 广东省深圳市福田区福保*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种深度学习模型的转化方法、装置、服务器及存储介质，所述方法包括：将目标深度学习模型解析为指令集计算图中间表达；将所述指令集计算图中间表达转化为数据流计算图中间表达；将所述数据流计算图中间表达调整为定制化架构中间表达；根据所述定制化架构中间表达，得到所述目标深度学习模型所对应转化的目标数据流网络模型。实现了将基于指令集架构开发的深度学习模型转化到数据流架构下运行，使用指令集计算图中间表达、数据流计算图中间表达和定制化架构中间表达来描述深度学习模型，可以根据实际需求在易读性和执行效率等方面做权衡，使得设计更为灵活。 | ||
| 搜索关键词： | 深度 学习 模型 转化 方法 装置 服务器 存储 介质 | ||
【主权项】：
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