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申请/专利权人：北京航空航天大学

摘要：本发明提出了一种深度学习框架间模型代码转换方法和系统，包括：形成算子知识图谱；构建完整的抽象语法树；使用代码依赖信息生成器解析神经网络模型代码中的导入模块代码，据此构建出通用依赖信息；构建出特定算子信息来存储对算子所赋值的变量名称以及位置和缩进信息；将以上特定算子信息输入算子知识图谱的查询脚本中进行查询操作，并最终输出对应的目标深度学习框架下的算子，生成算子映射关系；逐级遍历以上生成的源框架下的抽象语法树，自顶向下改写算法，以生成目标框架下的抽象语法树；生成目标框架下的模型代码。根据本发明技术方案，提高了存储算子信息的灵活性及查询效率，保证了转换精度与可靠性。

主权项：1.一种深度学习框架间模型代码转换方法，其特征在于，包括：从深度学习框架间的代码转换出发，确定算子知识图谱的数据模型，存储不同深度学习框架之间的算子及其参数的对应关系，以形成算子知识图谱；在抽象语法树改写模块中，利用词法分析器对源深度学习框架搭建的神经网络模型代码进行词法分析，将所有的字符串分割成若干标记；利用语法分析器通过语法分析将上述标记按照语法规则组成语句和表达式，从而构建出一棵完整的抽象语法树；在抽象语法树改写模块中，使用代码依赖信息生成器解析神经网络模型代码中的导入模块代码，据此构建出通用依赖信息，其中导入模块代码用于导入神经网络模型代码所依赖的模块，包括导入整个模块、从模块中导入特定的子模块或算子，模块包括函数定义模块、类定义模块、赋值语句模块和函数调用模块；抽象语法树改写器构建出特定算子信息来存储算子的赋值名称、算子的别名以及位置和缩进上下文信息；将以上构建的特定算子信息输入算子知识图谱的查询脚本中，以使得算子知识图谱根据上述信息进行查询操作，并最终输出对应的目标深度学习框架下的算子，生成算子映射关系；利用以上构建的特定算子信息并基于辅助映射转换规则得到辅助映射信息，其中辅助映射信息是利用代码的反射机制得到的算子及其特殊参数值；抽象语法树改写器逐级遍历以上生成的源框架下的抽象语法树，自顶向下改写算法，以生成目标框架下的抽象语法树；抽象语法树解析模块遍历目标框架下的抽象语法树中的每个节点，并根据存储的算子位置及其缩进信息来组装代码结构，最终生成目标框架下的模型代码。

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百度查询： 北京航空航天大学 深度学习框架间模型代码转换方法和系统