[发明专利]基于人工智能框架的算法训练推理性能可视化方法及装置有效
| 申请号： | 202210628435.5 | 申请日： | 2022-06-06 |
| 公开（公告）号： | CN114707654B | 公开（公告）日： | 2022-08-23 |
| 发明（设计）人： | 肖俊;陈治清;吴超;王朝;张志猛 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06N5/04 | 分类号： | G06N5/04;G06N3/08;G06K9/62;G06F16/904 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 傅朝栋;张法高 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于人工智能框架的算法训练推理性能可视化方法及装置，属于深度学习技术领域。本发明能够将深度学习模型在人工智能框架上的算法训练或推理过程的数据转换为通用的Protobuf数据格式，通过计算深度模型网络中的节点延迟和节点效率来可视化人工智能框架的性能表现，方便用户分析和优化算法模型。本发明提供了比较不同人工智能框架的算法训练或推理性能的方法，适用于不同的人工智能框架，为用户比较和选择合适的人工智能框架以及优化模型结构提供帮助。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 人工智能 框架 算法 训练 推理 性能 可视化 方法 装置 | ||
【主权项】：
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