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申请/专利权人：腾讯科技(深圳)有限公司
摘要：本申请实施例公开了一种图处理方法、数据处理方法、装置及电子设备，通过待划分算子节点与参考算子节点之间的第一连接状态来对待划分算子节点进行划分，能够尽可能地使待划分算子节点输入依赖的算子节点在目标算子节点集合中，有效地提升了算子划分的普适性，进而提升了算子划分的准确性，并且，相较于对待划分算子节点的所有路径进行遍历判断的方式，能够有效地降低复杂度，提升算子划分的效率。在此基础上，能够根据关联关系准确地确定对目标算子节点集合进行运算的目标设备，从而提升神经网络模型的运行速度，可广泛应用于人工智能中的计算机视觉技术、语音技术和自然语言处理等技术领域。
主权项：1.一种图处理方法，其特征在于，包括：获取神经网络算子关联图中各个算子节点的设备支持信息，根据所述设备支持信息确定未支持在加速设备中进行运算的参考算子节点；确定所述神经网络算子关联图中待划分算子节点与所述参考算子节点之间的第一连接状态，根据所述第一连接状态和所述设备支持信息对所述待划分算子节点进行划分，得到支持在加速设备中进行运算的目标算子节点集合；将所述目标算子节点集合作为所述参考算子节点更新所述神经网络算子关联图，再次根据所述第一连接状态，对更新后的所述神经网络算子关联图中的所述待划分算子节点进行划分，直至所述神经网络算子关联图不再变化，得到多个所述目标算子节点集合；存储所述目标算子节点集合与目标设备之间的关联关系，其中，所述关联关系用于在接收到神经网络运算请求时确定对所述目标算子节点集合进行运算的所述目标设备。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 腾讯科技(深圳)有限公司 图处理方法、数据处理方法、装置及电子设备
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