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龙图腾网恭喜广东浪潮智慧计算技术有限公司申请的专利一种深度神经网络训练方法、系统、装置、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114139702B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111415573.7，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权一种深度神经网络训练方法、系统、装置、设备及介质是由曹芳;李仁刚;赵雅倩;郭振华;王丽;高开设计研发完成，并于2021-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种深度神经网络训练方法、系统、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种深度神经网络训练方法、系统、装置、设备及计算机介质，应用于连接器，获取深度学习框架发送的深度神经网络训练任务；通过nGraph框架传输深度神经网络训练任务至目标FPGA，以使目标FPGA执行深度神经网络训练任务。本申请中，连接器可以借助nGraph框架传，将深度学习框架发送的深度神经网络训练任务发送至目标FPGA执行，可以低功耗、高并行的完成深度神经网络训练，适用性好。本申请提供的一种深度神经网络训练系统、装置、设备及计算机可读存储介质也解决了相应技术问题。

本发明授权一种深度神经网络训练方法、系统、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种深度神经网络训练方法，其特征在于，应用于连接器，包括： 获取深度学习框架发送的深度神经网络训练任务； 连接器通过nGraph框架传输所述深度神经网络训练任务至目标FPGA，以使所述目标FPGA执行所述深度神经网络训练任务； 其中，所述连接器包括Bridge，所述深度学习框架包括tensorflow；Bridge层对nGraphFPGA后端设备的支持模块方案设计中，修改Bridge编译文件build_ngtf.py，在其中添加对FPGA后端的支持，执行build_ngtf.py脚本进行编译，编译命令中添加编译条件“--build_fpga_backend”，编译成功后，完成自tensorflow前端到nGraphFPGA后端设备的支持，且通过环境变量NGRAPH_TF_BACKEND使能要使用的后端为FPGA设备，并在tensorlowclient端训练代码中添加对nGraph的支持语句importngraph_bridge，以在tensorflow前端使用nGraphFPGA后端设备对原有的tensorflowclient训练代码进行加速。

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