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申请/专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司
摘要：本发明公开了一种神经网络模型的编译方法、系统、设备及存储介质，方法包括：读取基于深度学习框架生成的神经网络模型，并生成对所述神经网络模型的图表示；调用模型编译函数，对所述图表示进行优化；将所述优化后的图表示转换成目标设备的模型表示；将所述模型表示输入到所述目标设备以基于所述目标设备执行所述模型表示。通过本发明的方案，提高了神经网络模型训练和推理的效率，编译速度快并且适应性强，能够运行在不同的运行环境。
主权项：1.一种神经网络模型的编译方法，其特征在于，包括：读取基于深度学习框架生成的神经网络模型，并生成对所述神经网络模型的图表示；调用模型编译函数，对所述图表示进行优化；将所述优化后的图表示转换成目标设备的模型表示；将所述模型表示输入到所述目标设备以基于所述目标设备执行所述模型表示，其中当目标设备在不同的运行环境时，将模型表示输入到所述目标设备以基于目标设备执行模型表示的过程如下：对于运行环境硬件资源相对充足，满足linux的运行环境，此时负责设备模型解析和任务提交的模块运行在目标设备，将深度学习编译器编译好的模型表示导出成离线文件，然后将离线文件拷贝到目标设备，登录目标设备运行模型；或，利用深度学习编译器的RPC执行方式，在主机端编译好目标设备的子图，在目标设备编译深度学习编译器运行时的组件，设置好通信的端口，即可完成主机和目标设备的通信，将主机端编译的目标设备的子图和模型的输入传输到目标设备，在主机端启动模型的推理，实际的推理运算就会在目标设备实施，最后将计算结果返回主机端；对于运行环境资源比较受限的非linux环境，将目标文件解析，提交任务工作放在主机端，在目标设备只保留直接和硬件交互的驱动模块以及一个任务分配模块，并且在目标设备无法编译深度学习编译器运行时的组件，根据目标设备和主机端的连接方式来确立实际的通信方式。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 苏州浪潮智能科技有限公司 一种神经网络模型的编译方法、系统、设备及存储介质
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