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申请/专利权人：合肥工业大学
申请日：2024-01-08
公开（公告）日：2024-03-15
公开（公告）号：CN117708075A
主分类号：G06F16/178
分类号：G06F16/178;G06N3/04
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.24#实质审查的生效;2024.03.15#公开
摘要：本发明涉及深度学习编译技术领域，提供了一种将MLIR文件转换为PyTorch文件的方法、装置、设备及介质。方法包括以下步骤：获取MLIR文件，提取MLIR文件中的数据信息以及操作信息；保留数据信息原有的标识符，并将其数据类型转换为PyTorch文件中的Tensor数据类型；根据各个操作之间的前后顺序关系构建操作之间的依赖关系；依据PyTorch文件与MLIR文件之间的转换关系，将MLIR文件中的操作类型转换为PyTorch文件中的操作类型；根据转换后的数据类型、操作之间的依赖关系和转换后的操作类型，形成PyTorch文件。该方法能够将MLIR文件等价转换为与之对应的PyTorch文件。
主权项：1.一种将MLIR文件转换为PyTorch文件的方法，其特征在于，包括：获取MLIR文件，提取MLIR文件中的数据信息以及操作信息；保留数据信息原有的标识符，并将其数据类型转换为PyTorch文件中的Tensor数据类型；创建一个空栈；遍历操作信息中所有的操作节点，将入度为0的操作节点压入空栈中，直到操作信息中没有入度为0的操作节点，得到一个保存了各个操作之间的前后顺序关系的栈；输出栈中的节点序列，得到各个操作之间的前后顺序关系，根据各个操作之间的前后顺序关系构建操作之间的依赖关系；依据PyTorch文件与MLIR文件之间的转换关系，将MLIR文件中的操作类型转换为PyTorch文件中的操作类型；根据转换后的数据类型、操作之间的依赖关系和转换后的操作类型，形成PyTorch文件。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥工业大学 一种将MLIR文件转换为PyTorch文件的方法、装置、设备及介质
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