[发明专利]一种兼容多框架的深度学习模型导出至ONNX的方法和装置在审
| 申请号： | 202310473450.1 | 申请日： | 2023-04-27 |
| 公开（公告）号： | CN116560674A | 公开（公告）日： | 2023-08-08 |
| 发明（设计）人： | 董豪 | 申请（专利权）人： | 北京大学 |
| 主分类号： | G06F8/61 | 分类号： | G06F8/61;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京惟盛达知识产权代理事务所(普通合伙) 11855 | 代理人： | 陈钊 |
| 地址： | 100080*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请实施例公开了一种兼容多框架的深度学习模型导出至ONNX的方法和装置，其方法包括：获取目标模型的每个层的层信息，以及广度优先搜索规则，目标模型为深度学习统一编程框架模型，目标模型能够兼容多个采用不同转换规则的框架；根据目标模型的每个层的层信息，以及广度优先遍历规则，对目标深度学习模型的每个层依序进行层遍历，得到对应的模型拓扑结构；根据模型拓扑结构，对目标模型的每个层依序进行映射，以将模型节点映射至开放神经网络交换ONNX；以及根据将模型节点映射到ONNX的映射结果和多个关键函数，通过创建ONNX计算图和创建ONNX模型，生成包括ONNX模型的模型文件。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 兼容 框架 深度 学习 模型 导出 onnx 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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