[发明专利]提升深度学习模型吞吐量的方法、装置、设备及可读介质在审
| 申请号： | 202111274301.X | 申请日： | 2021-10-29 |
| 公开（公告）号： | CN114139679A | 公开（公告）日： | 2022-03-04 |
| 发明（设计）人： | 辛永欣 | 申请（专利权）人： | 苏州浪潮智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京连和连知识产权代理有限公司 11278 | 代理人： | 张涛;杨帆 |
| 地址： | 215000 江苏省苏州*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种提升深度学习模型吞吐量的方法、装置、设备及可读介质，该方法包括：根据需求为深度学习模型设置分层界限阈值；获取深度模型中网络结构的层数，并将深度学习模型根据分层界限阈值划分为两部分；按两部分模型的顺序依次对输入参数进行训练。通过使用本发明的方案，能够有效减少内存的使用量，能够加快模型的训练效率，能够提升深度学习模型的吞吐量。 | ||
| 搜索关键词： | 提升 深度 学习 模型 吞吐量 方法 装置 设备 可读 介质 | ||
【主权项】：
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