申请/专利权人：腾讯科技(深圳)有限公司

申请日：2020-02-20

公开（公告）日：2020-06-26

公开（公告）号：CN111338635A

主分类号：G06F8/41(20180101)

分类号：G06F8/41(20180101);G06N3/04(20060101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.09.12#授权;2022.10.25#实质审查的生效;2020.06.26#公开

摘要：本申请公开了一种用于计算图的图编译方法、装置、设备及存储介质，涉及深度学习领域。该方法用于编译深度学习的计算图，该方法包括：获取输入的计算图，计算图包括至少两层节点，相邻两层节点中存在数据流动方向的节点之间连接有有向边，至少两层节点中存在目标节点；对计算图进行图改写，得到优化后的计算图；对于优化后的计算图，生成目标节点的前向计算序列；对前向计算序列中的各个节点进行算子代码编译，得到前向计算序列的第一算子代码；输出目标节点的前向计算序列和第一算子代码。通过对计算图进行改写后，简化了计算图的复杂结构，提升了计算图的编译效率。

主权项：1.一种计算图的图编译方法，其特征在于，用于编译深度学习的计算图，所述方法包括：获取输入的所述计算图，所述计算图包括至少两层节点，相邻两层节点中存在数据流动方向的节点之间连接有有向边，所述至少两层节点中存在目标节点；对所述计算图进行图改写，得到优化后的计算图；对于所述优化后的计算图，生成所述目标节点的前向计算序列；对所述前向计算序列中的各个节点进行算子代码编译，得到所述前向计算序列的第一算子代码；输出所述目标节点的所述前向计算序列和所述第一算子代码。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 腾讯科技(深圳)有限公司 计算图的图编译方法、装置、设备及存储介质

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD