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[发明专利]一种基于TensorFlow框架至ONNX模型的转换工具-CN202210713238.3在审
发明人：田聪;贺凯;刘涛;王甜;张海瑞;刘昊庭;赵耕;杨佳;张梓辉;张鹏;虞小龙 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-06-22 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于TensorFlow框架至ONNX模型的转换工具，包括：文件解析模块，用于获取已输入的.pb格式的TensorFlow模型的模型对象；模型对象包括：TensorFlow模型的信息、TensorFlow计算图和TensorFlow节点信息；模型预处理模块，用于对模型对象进行预处理操作；节点转换模块，用于将TensorFlow节点转换为ONNX节点；计算图转换模块，用于将TensorFlow计算图转换为ONNX计算图；模型转换模块，用于根据TensorFlow模型的信息将TensorFlow模型转换为ONNX模型；模型序列化保存模块，用于对转换得到的ONNX模型执行反序列化操作，得到ONNX文件。本发明可解决TensorFlow框架下的模型向第三方框架下模型的转换的难题。
一种基于 tensorflow 框架 onnx 模型转换工具

[发明专利]一种将TensorFlow模型部署到移动端运行的方法、移动端及介质-CN201910102513.6在审
发明人：曾志先;肖龙源;李稀敏;蔡振华;刘晓葳;谭玉坤 -专利权人：厦门快商通信息咨询有限公司
申请日： 2019-02-01 - 公布日： 2019-06-25 - 主分类号： G06F8/61 文献下载
摘要：本发明公开了一种将TensorFlow模型部署到移动端运行的方法、移动端及介质，所述方法包括：获取TensorFlow源码，安装Bazel软件包；通过Bazel生成Android调用TensorFlow模型需要的jar包和so文件；训练生成的TensorFlow模型放入当前TensorFlow移动端运行环境代码中；引入jar包和so文件的代码，定义TensorFlow模型中的变量，以及初始化TensorFlow的接口；移动端实时获取用户数据，通过用户数据对TensorFlow模型进行训练；将训练后TensorFlow模型直接在移动端应用。
移动端用户数据软件包实时获取网络资源应用成果运行环境初始化放入源码调用应用部署节约引入更新

[发明专利]一种在Ubuntu系统下离线安装TensorFlow的方法、设备及介质-CN202110794185.8在审
发明人：孙运;王志鹏;刘怀强;袁海洋;任启迎 -专利权人：山东青橙视联信息科技有限公司
申请日： 2021-07-14 - 公布日： 2021-12-03 - 主分类号： G06F8/61 文献下载
摘要：本申请公开了一种在Ubuntu系统下离线安装TensorFlow的方法、设备及介质，方法包括：终端响应用户发出的TensorFlow安装指令，引导用户选择TensorFlow的版本及其依赖组件；对Ubuntu系统进行环境校验，并初始化Ubuntu系统的环境变量；构建本地Conda源；运行预设的安装命令，以根据本地Conda源安装依赖组件；根据本地Conda源及安装后的依赖组件，安装TensorFlow。通过本申请提出的在Ubuntu系统下离线安装TensorFlow的方法能够带来如下有益效果：可以使Ubuntu系统的终端无需借助互联网环境安装TensorFlow，即使在安全网络或者网络环境不好的情况下也可以进行TensorFlow的安装。
一种 ubuntu 系统离线安装 tensorflow 方法设备介质

[发明专利]深度学习模型的分布式训练方法、装置、设备及存储介质-CN202110884863.X在审
发明人：田丽红;胡辰;许涛 -专利权人：曙光信息产业（北京）有限公司
申请日： 2021-08-03 - 公布日： 2021-11-05 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：该方法包括：获取目标深度学习模型的TensorFlow训练代码；确定所述TensorFlow训练代码的目标逻辑及封装类型；根据与所述目标逻辑及封装类型匹配的处理策略对所述TensorFlow训练代码进行调整；运行调整后的TensorFlow训练代码，以实现对所述目标深度学习模型的Horovod分布式训练。上述技术方案在Tensorflow代码背景下，自动实现深度学习模型的Horovod分布式训练计算的技术效果。
深度学习模型分布式训练方法装置设备存储介质

[发明专利]一种用于深度学习的资源管理系统及方法-CN201910009875.0在审
发明人：代豪;蒙孝宗;李清 -专利权人：咪付（广西）网络技术有限公司
申请日： 2019-01-05 - 公布日： 2019-03-22 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于深度学习的资源管理系统及方法，所述系统包括：Kubernetes集群、Mysql存储模块和分布式存储器；所述Kubernetes集群包括训练管理平台和TensorFlow项目平台，所述训练管理平台包括注册器和控制器，所述TensorFlow项目平台由集群生成器构成；所述方法包括：步骤S100：创建包含TensorFlow训练脚本的Docker镜像，并将镜像推送到镜像仓库；步骤S200：注册TensorFlow项目，配置项目信息；步骤S300：创建TensorFlow项目平台，生成TensorFlow集群；步骤S400：启动任务训练，定时保存训练文件；步骤S500：任务训练结束，生成结果模型。通过本发明的系统及方法，可实现基于TensorFlow的深度学习训练任务资源的统一调度与管理，监控训练过程，支持自动中断与重启，减轻AI开发人员的工作负担，提高任务训练效率。
集群项目平台资源管理系统管理平台分布式存储器存储模块工作负担监控训练结果模型任务资源统一调度项目信息学习训练训练效率自动中断控制器生成器注册器脚本重启创建仓库保存学习配置开发管理

[发明专利]一种基于Tensorflow Serving的模型部署方法及设备、介质-CN202011064140.7在审
发明人：尹青山;李锐;王建华 -专利权人：济南浪潮高新科技投资发展有限公司
申请日： 2020-09-30 - 公布日： 2021-01-29 - 主分类号： G06F8/60 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于Tensorflow Serving的模型部署方法及设备、介质。用以解决现有技术中Tensorflow Serving对服务器调用的模型进行更新时，只能关闭当前的服务器的问题。该基于Tensorflow Serving的模型部署方法通过Tensorflow训练初始模型，并导出初始模型；将初始模型部署到Tensorflow Serving，并进行复制；根据初始模型复制的各路径中的模型信息本方法通过将部署完成的模型保存到Tensorflow Serving中并复制，在需要对模型进行更新时，直接将目标模型部署到复制的路径中，无需关闭客户端的服务器，有效避免了服务中断的情况发生，提高了用户的使用体验
一种基于 tensorflow serving 模型部署方法设备介质

[发明专利]一种TensorFlow的FPGA异构加速实现方法、系统、终端及存储介质-CN201910892450.9在审
发明人：王丽 -专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司
申请日： 2019-09-20 - 公布日： 2020-02-11 - 主分类号： G06F15/173 文献下载
摘要：本发明提供一种TensorFlow的FPGA异构加速实现方法、系统、终端及存储介质，包括：将FPGA注册为TensorFlow可识别设备；将FPGA定义为网络层OP的支持设备；将TensorFlow的原网络层本发明能够实现TensorFlow框架下AI算法模型训练任务对FPGA设备的支持，最终实现支持CPU、GPU和FPGA的AI算法模型训练超异构混合计算平台。
算法模型网络层异构存储介质计算平台支持设备可识别原网络替换终端

[发明专利]模型部署方法、服务器和计算机可读存储介质-CN202010266792.2在审
发明人：邢军华;罗英群;吕令广 -专利权人：深圳中兴网信科技有限公司
申请日： 2020-04-07 - 公布日： 2020-07-17 - 主分类号： H04L29/08 文献下载
摘要：本发明提供了一种模型部署方法、服务器和计算机可读存储介质，其中，模型部署方法包括：接收所需任务的数据集，根据数据集进行模型训练，得到训练后的神经网络模型；在服务器上部署tensorflow serving服务框架；基于tensorflow serving服务框架，将训练后的神经网络模型部署在服务器上；响应参数设定指令，对tensorflow serving服务框架进行参数设定；响应并发服务请求，基于参数设定后的所述tensorflow serving服务框架调用训练后的神经网络模型，由于tensorflow serving服务框架的队列机制使得GPU无需等待IO处理，因此利用率高，且tensorflow serving
模型部署方法服务器计算机可读存储介质

[发明专利]一种在TensorFlow中支持FPGA训练的方法和装置-CN201911156208.1在审
发明人：赵谦谦;仝培霖;赵红博 -专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司
申请日： 2019-11-22 - 公布日： 2020-03-27 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明提供一种在TensorFlow中支持FPGA训练的方法，包括以下步骤：在TensorFlow中添加对FPGA设备的注册和发现，以使得所述FPGA设备的名称在所述TensorFlow的设备列表中；根据所述FPGA设备的名称调用TensorFlow的算子注册接口注册支持所述FPGA设备的算子，并使所述算子的名称与所述TensorFlow支持的所有设备的算子的名称相同；利用opencl编写所述算子的执行函数
一种 tensorflow 支持 fpga 训练方法装置

[发明专利]OpenCL DNN库的集成方法及装置、系统和电子设备-CN202210698399.X在审
发明人：孙羽菲;陈锐;石昌青;郭强;陈禹乔;周建宇;张玉志 -专利权人：南开大学
申请日： 2022-06-20 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06F8/30 文献下载
摘要：本公开公开了OpenCLDNN库的集成方法及装置、系统和电子设备，具体涉及人工智能技术领域，在StreamExecutor中实现OpenCL Platform，并注册到TensorFlow框架中；所述OpenCLPlatform为根据指令进行创建、指定对应的设备Platform；在StreamExecutor中实现OpenCLExecutor，并注册到TensorFlow框架中；在StreamExecutor中的LibrarySupport层完成OpenCL DNN的注册和接入；在TensorFlow框架中将OpenCL DNN库中对应的算子与OpenCL设备绑定并进行注册；实现了OpenCL DNN库在TensorFlow框架中的集成，使得TensorFlow框架在OpenCL硬件设备上运行时可以对深度神经网络常用的算子进行计算加速。
opencl dnn 集成方法装置系统电子设备

[发明专利]一种模型转换方法、装置、终端设备及存储介质-CN202210913699.5有效
发明人：李宇欣;郭子阳 -专利权人：北京健康有益科技有限公司
申请日： 2022-08-01 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06N3/10 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，提供了一种模型转换方法、装置、终端设备及存储介质，该方法包括获取预先训练得到的Pytorch模型的第一基础算子，该第一基础算子包含权重矩阵；根据第一基础算子，构建与Pytorch模型相对应的Tensorflow版模型，并对Tensorflow版模型的第二基础算子进行修改；根据第一基础算子和第二基础算子的匹配关系，将权重矩阵迁移至Tensorflow版模型，得到Tensorflow模型。采用本发明的模型转换方法，不需借助中间件，即可实现Pytorch模型和Tensorflow模型的无损转换，提高了转换效率。
一种模型转换方法装置终端设备存储介质

[发明专利]OpenCL TensorFlow的实现方法及装置、电子设备和存储介质-CN202210700376.8在审
发明人：张玉志;孙羽菲;陈锐;隋轶丞;郭强;石昌青;程大果;陈禹乔;张宇哲 -专利权人：南开大学
申请日： 2022-06-20 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06F8/30 文献下载
摘要：本公开提供一种OpenCL TensorFlow的实现方法及装置、电子设备和存储介质。基于OpenCL编程标准，实现TensorFlow设备层的OpenCL Device支持；参照TensorFlow中的预设kernel的计算功能，基于OpenCL编程标准实现对应计算功能的OpenCL本发明实现了OpenCL版本的TensorFlow框架，从而实现TensorFlow框架对不同厂商的多类型异构设备的支持。
opencl tensorflow 实现方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于TensorFlow的自定义类型实现方法和装置-CN202010685554.5在审
发明人：黄高峰;谢翔;陈元丰;晏意林;史俊杰;李升林;孙立林 -专利权人：矩阵元技术（深圳）有限公司
申请日： 2020-07-16 - 公布日： 2020-10-16 - 主分类号： G06F8/41 文献下载
摘要：本申请提供了一种基于TensorFlow的自定义类型实现方法和装置，其中，包括：导入静态替换库后，将预设输入转换为自定义数据类型输入，得到原生计算图，再将原生计算图中的原生算子替换为自定义类型算子，从而得到自定义类型前向图；再通过TensorFlow自动求导机制，生成自定义类型后向图，进而执行计算，得到自定义数据类型输出，并转换为预设输出类型输出。即，可以在不修改TensorFlow源码的基础上复用TensorFlow原生计算图生成自定义类型的前向图，并可以借助TensorFlow的自动求导机制创建后向图，使得用户可以进行自定义类型的定制，从而可以快速开发出自定义类型的机器学习应用
基于 tensorflow 自定义类型实现方法装置

[发明专利]一种数据处理方法、装置、设备及存储介质-CN201911386519.7在审
发明人：王鹏飞 -专利权人：浪潮（北京）电子信息产业有限公司
申请日： 2019-12-29 - 公布日： 2020-05-22 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种数据处理方法、装置、设备及存储介质，该方法的步骤包括：获取样本数据；基于多线程以并行方式对样本数据执行数据预处理操作得到预处理数据；利用TensorFlow深度学习框架对预处理数据执行卷积训练得到训练结果，TensorFlow深度学习框架基于TensorFlow官方源码编译安装于GPU设备。本方法能够确保GPU设备对预处理数据进行训练时硬件性能得到充分利用，进而相对提高了GPU设备中TensorFlow深度学习框架的数据训练效率。
一种数据处理方法装置设备存储介质

[发明专利]一种智子模型的协同运算系统-CN201910200835.4有效
发明人：周元海 -专利权人：杭州环形智能科技有限公司
申请日： 2019-03-17 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种智子模型的协同运算系统，包括基于tensorflow框架平协同台运行的。本发明构建以谷歌tensorflow深度学习框架为基准运行的，包括要素结构图、输入、输出属性、资源、序号或/和依赖结的智子Iseed，pipe管道、星座、Bundle，配置全部智子Iseed的IO集合，实现了一个针对tensorflow框架的中间文件pb、中间文件ckpt为主的集合存放、通信系统，针对tensorflow单一化实现模型运行的问题。
一种模型协同运算系统

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