申请/专利权人：矩阵元技术(深圳)有限公司

申请日：2020-07-16

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN111782219B

主分类号：G06F8/41

分类号：G06F8/41;G06F8/36;G06N20/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2020.11.03#实质审查的生效;2020.10.16#公开

摘要：本申请提供了一种基于TensorFlow的自定义类型实现方法和装置，其中，包括：导入静态替换库后，将预设输入转换为自定义数据类型输入，得到原生计算图，再将原生计算图中的原生算子替换为自定义类型算子，从而得到自定义类型前向图；再通过TensorFlow自动求导机制，生成自定义类型后向图，进而执行计算，得到自定义数据类型输出，并转换为预设输出类型输出。即，可以在不修改TensorFlow源码的基础上复用TensorFlow原生计算图生成自定义类型的前向图，并可以借助TensorFlow的自动求导机制创建后向图，使得用户可以进行自定义类型的定制，从而可以快速开发出自定义类型的机器学习应用。

主权项：1.一种基于TensorFlow的自定义类型实现方法，其特征在于，所述方法包括：通过设置静态替换库的方式，向模型中导入静态替换库，以执行Variant类型注册，使得原生算子可支持Variant类型；通过输入转换算子，将预设输入转换为自定义数据类型输入；通过所述自定义数据类型输入构建原生计算图；通过静态替换技术将所述原生计算图中的原生算子替换为自定义类型算子，得到自定义类型前向图；通过TensorFlow自动求导机制，利用所述自定义类型前向图生成自定义类型后向图；通过所述自定义类型前向图和所述自定义类型后向图执行计算，得到自定义数据类型输出；通过输出转换算子，将所述自定义类型输出转换为预设输出类型输出；其中，通过TensorFlow自动求导机制，利用所述自定义类型前向图生成自定义类型后向图包括：调取预先设定的自定义类型算子梯度函数；根据所述自定义类型算子梯度函数，对所述自定义类型前向图进行自动求导，得到自定义类型后向图，其中，所述自定义类型算子梯度函数是根据预先添加的自定义数据类型设定的。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 矩阵元技术(深圳)有限公司 基于TensorFlow的自定义类型实现方法和装置

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