[发明专利]基于深度学习预测部分的跨平台实现架构及方法有效
| 申请号： | 201810145538.X | 申请日： | 2018-02-11 |
| 公开（公告）号： | CN108279881B | 公开（公告）日： | 2021-05-28 |
| 发明（设计）人： | 刘振 | 申请（专利权）人： | 深圳竹信科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F8/20 | 分类号： | G06F8/20;G06F8/76;G06N20/00 |
| 代理公司： | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人： | 胡海国;晏波 |
| 地址： | 518057 广东省深圳市南山区西丽街*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习预测部分的跨平台实现架构，包括基础层、接口层和开发层；基础层包括集成操作内核、跨平台编译环境、预测代码裁剪配置和人工神经网络；基础层用于封装出深度学习预测部分统一接口；接口层包括所述深度学习预测部分统一接口及接口转换工具；接口转换工具用于将深度学习预测部分统一接口转换成预设目标接口；开发层包括各类开发端，用于连接接口层，并调用与开发端支持接口类型对应的适用接口，以实现深度学习预测部分的跨平台移植。本发明还公开了一种基于深度学习预测部分的跨平台实现方法。本发明完善了深度学习开发框架基于深度学习预测部分的跨平台实现，从而提高深度学习预测部分的产品化效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 预测 部分 平台 实现 架构 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习预测部分的跨平台实现架构，其特征在于，所述架构包括基础层、接口层和开发层；其中，所述基础层包括集成操作内核、跨平台编译环境、预测代码裁剪配置和人工神经网络；所述基础层用于封装出深度学习预测部分统一接口；所述接口层包括所述深度学习预测部分统一接口及接口转换工具；其中，所述接口转换工具用于将所述深度学习预测部分统一接口转换成预设目标接口；所述开发层包括开发端，用于连接所述接口层，并调用与开发端支持接口类型对应的适用接口，以实现深度学习预测部分的跨平台移植；其中，所述适用接口为所述深度学习预测部分统一接口或者所述预设目标接口。
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