确定深度学习模型的张量信息的方法和计算装置

发明专利有效专利

申请号：
CN202010125260.7
IPC分类号：G06N3/063;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2020-02-27
申请人：
阿里巴巴集团控股有限公司

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著录项信息

专利名称	确定深度学习模型的张量信息的方法和计算装置
申请号	CN202010125260.7	申请日期	2020-02-27
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-08-27	公开/公告号	CN113313241A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06N3/063 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06N 基于特定计算模型的计算机系统〔7〕 G06N3/00 基于生物学模型的计算机系统（仿真生物的功能方面的模拟计算机入G06G 7/60）〔7〕 G06N3/02 采用神经网络模型（用于自适应控制的入G05B 13/00；用于图像模式匹配的入G06K 9/00；用于图像数据处理的入G06T 1/40；用于语音模式匹配的入G10L 15/16）〔7〕 G06N3/06 物理实现，即神经网络、神经元或神经元部分的硬件实现〔7〕 G06N3/063 采用电的〔7〕	IPC分类号	G;0;6;N;3;/;0;6;3;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	阿里巴巴集团控股有限公司	申请人地址	英属开曼群岛大开曼资本大厦一座四层847号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	阿里巴巴集团控股有限公司	当前权利人	阿里巴巴集团控股有限公司
发明人	李书森;陈琳;冷冰
代理机构	北京成创同维知识产权代理有限公司	代理人	刘静

摘要

公开一种计算装置和确定深度学习模型的张量信息的方法。该计算装置包括存储器和调度单元，存储器存储指令，调度单元读取指令，以执行：针对未提供完备的张量信息的深度学习模型，确定至少一个可处理子图；以虚拟张量数据作为深度学习模型的输入执行深度学习模型，并在此过程中，记录可处理子图的输入张量数据和输出张量数据，所述虚拟张量数据根据所述深度学习模型的输入张量信息构建；根据可处理子图的输入张量数据和输出张量数据推算可处理子图的各个节点的张量信息。这种方法适用于具有任意模型结构的深度学习模型，并且尤其适用于获取那些无法通过软件平台获得张量信息的节点或者用户自定义节点的张量信息。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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