[发明专利]面向人工智能的基于计算图模型的代码生成方法及装置

权利要求书

1.一种面向人工智能的基于计算图模型的代码生成方法，其特征在于，包括：

获取计算图和输出节点；所述计算图为采用预设代码生成的代码图；

从所述输出节点开始，根据所述计算图中的有向边进行向前查找，直至找到所有的输入节点；

以查找路径上的所有节点为集合，构建以所述输出节点为根节点、以所述输入节点为叶节点的计算逻辑树；

根据所述计算逻辑树上所有节点的节点类型，对所述所有节点进行预处理；

从所述计算逻辑树中的层数最大的叶节点之一N1进行向上生成，N1和其兄弟节点、父节点生成为新的叶节点；

重复执行所述从所述计算逻辑树中的层数最大的叶节点之一N1进行向上生成，N1和其兄弟节点、父节点生成为新的叶节点，直至根节点作为父节点。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述输出节点开始，根据所述计算图中的有向边进行向前查找，直至找到所有的输入节点，包括：

获取所述计算图中指向所述输出节点的所有有向边；

使用深度遍历，根据所述有向边，获取所述有向边的起始节点；

根据所述起始节点，查找其作为末端节点的有向边；

重复执行所述获取所述计算图中指向所述输出节点的所有有向边，至所述根据所述起始节点，查找其作为末端节点的有向边的步骤，直至得到没有作为末端节点的有向边。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述以查找路径上的所有节点为集合，构建以所述输出节点为根节点、以所述输入节点为叶节点的计算逻辑树，包括：

根据所述查找路径上的所有节点，生成节点集合；

将所述节点集合中所有节点按照有向边的关系，组成所述计算逻辑树。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述计算逻辑树上所有节点的节点类型，对所述所有节点进行预处理，包括：

收集所述计算逻辑树上每个节点的层数；

进行预处理，收集所述计算逻辑树上的所有节点：

针对不同的节点制定不同的转换规则，变量节点转换为具体数据类型的数据值；

计算操作节点根据其计算操作逻辑转换为计算方法，以完成预处理流程。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述重复执行所述从所述计算逻辑树中的层数最大的叶节点之一N1进行向上生成，N1和其兄弟节点、父节点生成为新的叶节点，直至根节点作为父节点之后，还包括：

获取输入和输出的节点；

根据输入和输出的节点，解析所述计算图，得到网络结构和执行顺序；

按照所述网络结构和所述执行顺序，生成代码逻辑。

6.一种面向人工智能的基于计算图模型的代码生成装置，其特征在于，包括：

输出节点获取模块，用于获取计算图和输出节点；所述计算图为采用预设代码生成的代码图；

输入节点查找模块，用于从所述输出节点开始，根据所述计算图中的有向边进行向前查找，直至找到所有的输入节点；

计算逻辑树构建模块，用于以查找路径上的所有节点为集合，构建以所述输出节点为根节点、以所述输入节点为叶节点的计算逻辑树；

节点预处理模块，用于根据所述计算逻辑树上所有节点的节点类型，对所述所有节点进行预处理；

新叶节点生成模块，用于从所述计算逻辑树中的层数最大的叶节点之一N1进行向上生成，N1和其兄弟节点、父节点生成为新的叶节点；

重复执行模块，用于重复执行所述从所述计算逻辑树中的层数最大的叶节点之一N1进行向上生成，N1和其兄弟节点、父节点生成为新的叶节点，直至根节点作为父节点。