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龙图腾网获悉清华大学申请的专利深度学习程序计算图动态提取方法、装置和存储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：CN118838638B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202410865781.4，技术领域涉及：G06F8/74；该发明授权深度学习程序计算图动态提取方法、装置和存储介质是由翟季冬;张晨设计研发完成，并于2024-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本深度学习程序计算图动态提取方法、装置和存储介质在说明书摘要公布了：本公开涉及一种深度学习程序计算图动态提取方法、装置和存储介质。该方法包括：逐条分析用户程序中指令的运行状态，基于指令的运行状态更新引用关系图，引用关系图用于表示运行时变量之间的引用关系，用户程序为基于高级语言编写的深度学习模型的程序；基于用户程序的引用关系图生成记录，将记录保存至缓存中，记录包括计算图、守卫函数和模拟函数；基于缓存中的一条或多条记录确定用户程序的运行结果。根据本申请实施例，可以实现在进行深度学习程序编译的过程中动态获取高质量的计算图，提升深度学习模型的运行效率。

本发明授权深度学习程序计算图动态提取方法、装置和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种深度学习程序计算图动态提取方法，其特征在于，所述方法包括： 逐条分析用户程序中指令的运行状态，基于指令的运行状态更新引用关系图，所述引用关系图用于表示运行时变量之间的引用关系，所述用户程序为基于高级语言编写的深度学习模型的程序； 基于所述用户程序的引用关系图生成记录，将所述记录保存至缓存中，所述记录包括计算图、守卫函数和模拟函数； 基于所述缓存中的一条或多条记录确定所述用户程序的运行结果； 所述基于所述用户程序的引用关系图生成记录，包括： 确定计算图中的张量节点在引用关系图中对应的影子节点和影子节点的版本，基于引用关系图中对应版本的影子节点与其他影子节点之间的引用关系确定张量节点运行时加载的位置，其中，在当前指令存在操作属性的情况下，根据操作的函数属性生成计算图中的操作节点，基于操作的输入变量和操作的输出变量生成计算图中的张量节点，以更新计算图； 基于引用关系图中的影子节点在初始版本下与其他影子节点之间引用关系，遍历收集引用关系图中的第一影子节点集合； 基于所述第一影子节点集合中的各影子节点生成守卫函数，所述守卫函数用于验证收集到的影子节点对应的变量与用户程序运行时的变量是否一致； 基于引用关系图中的影子节点在最后一个版本下与其他影子节点之间引用关系，遍历收集引用关系图中的第二影子节点集合； 基于引用关系图中的影子节点在初始版本下与其他影子节点之间引用关系，遍历收集引用关系图中的第三影子节点集合，所述第三影子节点集合中不包括只有一个版本的影子节点； 基于所述第二影子集合和所述第三影子节点集合中的各影子节点生成模拟函数，所述模拟函数用于复现用户程序以得到用户程序的运行结果。

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