[发明专利]深度学习模型的转换方法、装置、电子设备和存储介质有效
| 申请号： | 202011507114.7 | 申请日： | 2020-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN112561081B | 公开（公告）日： | 2022-05-03 |
| 发明（设计）人： | 孙妍芳;蒋佳军 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 张润 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开了深度学习模型的转换方法、装置、电子设备和存储介质，涉及深度学习等人工智能技术领域。具体实现方案为：将深度学习模型的原深度学习框架进行转换，以得到深度学习模型的目标深度学习框架，并基于目标深度学习框架，确定深度学习模型的模型图结构，并从模型图结构中的运算节点中，确定出对应的频繁项集集合，并结合对N个运算节点之中的部分节点进行合并，以合并为模块，根据模块和未合并的运算节点生成优化后的模型图结构，对优化后的模型图结构进行代码转换，以得到代码结果。由此，实现对模型图结构中的运算节点进行模块化处理，减少了优化后的模型图结构中的节点的数量，从而达到优化代码，提升转换后代码的可读性。 | ||
| 搜索关键词： | 深度 学习 模型 转换 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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