申请/专利权人：西安紫光展锐科技有限公司

申请日：2024-01-11

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117852651A

主分类号：G06N5/04

分类号：G06N5/04;G06N3/042;G06N3/08;G06N7/01

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本申请实施例提供一种计算图的处理方法、装置、设备及存储介质，获取神经网络对应的初始计算图，初始计算图中包括多个计算节点；在初始计算图中确定多个选中节点，选中节点的节点类型为第一预设类型，选中节点用于进行图像放大处理；确定每个选中节点的相邻节点的节点类型，根据选中节点的相邻节点的节点类型，确定选中节点对应的替换节点和替换标识，替换节点的节点类型为第二预设类型，替换节点用于实现替换选中节点对应的算子；根据每个选中节点对应的替换节点和替换标识，对初始计算图进行更新处理，得到目标计算图；根据目标计算图，生成神经网络对应的可执行代码。降低了AI加速芯片的计算开销，提高了AI加速芯片上神经网络的推理效率。

主权项：1.一种计算图的处理方法，其特征在于，包括：获取神经网络对应的初始计算图，所述初始计算图中包括多个计算节点，一个计算节点指示所述神经网络的一个算子；在所述初始计算图中确定多个选中节点，所述选中节点的节点类型为第一预设类型，所述选中节点用于进行图像放大处理；确定每个选中节点的相邻节点的节点类型，根据选中节点的相邻节点的节点类型，确定所述选中节点对应的替换节点和替换标识，所述替换节点的节点类型为第二预设类型，所述替换节点用于实现替换所述选中节点对应的算子；根据每个选中节点对应的替换节点和替换标识，对所述初始计算图进行更新处理，得到目标计算图；根据所述目标计算图，生成所述神经网络对应的可执行代码。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西安紫光展锐科技有限公司 计算图的处理方法、装置、设备及存储介质

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