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龍圖騰網(wǎng)恭喜杭州?？低晹?shù)字技術(shù)股份有限公司申請(qǐng)的專利一種模型優(yōu)化方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119398125B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411975373.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N3/082；該發(fā)明授權(quán)一種模型優(yōu)化方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)是由馮震;張冰逸;孟澤民;高其濤設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-12-30向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種模型優(yōu)化方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在說(shuō)明書摘要公布了：本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種模型優(yōu)化方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：獲取優(yōu)化前的深度學(xué)習(xí)模型包含的每一算子的算子規(guī)格；基于獲取到的算子規(guī)格，從優(yōu)化前的深度學(xué)習(xí)模型包含的各算子中，確定待部署模型的硬件平臺(tái)中神經(jīng)處理單元不支持的算子，作為超規(guī)格算子；按照每一超規(guī)格算子的算子規(guī)格，生成該超規(guī)格算子對(duì)應(yīng)的優(yōu)化算子；一個(gè)超規(guī)格算子對(duì)應(yīng)的優(yōu)化算子包含神經(jīng)處理單元支持的公開(kāi)算子以及擴(kuò)展算子；將每一超規(guī)格算子替換為對(duì)應(yīng)的優(yōu)化算子，得到優(yōu)化后的深度學(xué)習(xí)模型；硬件平臺(tái)中中央處理器用于運(yùn)行優(yōu)化后的深度學(xué)習(xí)模型中的擴(kuò)展算子。如此，能夠保證深度學(xué)習(xí)模型在硬件平臺(tái)上的正常運(yùn)行。

本發(fā)明授權(quán)一種模型優(yōu)化方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種模型優(yōu)化方法，其特征在于，所述方法包括：獲取優(yōu)化前的深度學(xué)習(xí)模型包含的每一算子的算子規(guī)格；基于獲取到的算子規(guī)格，從所述優(yōu)化前的深度學(xué)習(xí)模型包含的各算子中，確定待部署模型的硬件平臺(tái)中神經(jīng)處理單元不支持的算子，作為超規(guī)格算子；按照每一超規(guī)格算子的算子規(guī)格，生成該超規(guī)格算子對(duì)應(yīng)的優(yōu)化算子；其中，一個(gè)超規(guī)格算子對(duì)應(yīng)的優(yōu)化算子包含所述神經(jīng)處理單元支持的公開(kāi)算子以及擴(kuò)展算子，且該超規(guī)格算子對(duì)應(yīng)的優(yōu)化算子的總運(yùn)算邏輯，與該超規(guī)格算子的運(yùn)算邏輯一致；一個(gè)超規(guī)格算子對(duì)應(yīng)的公開(kāi)算子是按照該超規(guī)格算子的算子規(guī)格最接近的算子規(guī)格生成的；該公開(kāi)算子的運(yùn)算邏輯與該超規(guī)格算子的運(yùn)算邏輯存在差異，生成的擴(kuò)展算子用于補(bǔ)償該差異；將所述優(yōu)化前的深度學(xué)習(xí)模型中的每一超規(guī)格算子替換為對(duì)應(yīng)的優(yōu)化算子，得到優(yōu)化后的深度學(xué)習(xí)模型；其中，所述硬件平臺(tái)中中央處理器用于運(yùn)行優(yōu)化后的深度學(xué)習(xí)模型中的擴(kuò)展算子。

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