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申请/专利权人：清华大学
摘要：本公开涉及一种深度学习程序计算图动态提取方法、装置和存储介质。该方法包括：逐条分析用户程序中指令的运行状态，基于指令的运行状态更新引用关系图，引用关系图用于表示运行时变量之间的引用关系，用户程序为基于高级语言编写的深度学习模型的程序；基于用户程序的引用关系图生成记录，将记录保存至缓存中，记录包括计算图、守卫函数和模拟函数；基于缓存中的一条或多条记录确定用户程序的运行结果。根据本申请实施例，可以实现在进行深度学习程序编译的过程中动态获取高质量的计算图，提升深度学习模型的运行效率。
主权项：1.一种深度学习程序计算图动态提取方法，其特征在于，所述方法包括：逐条分析用户程序中指令的运行状态，基于指令的运行状态更新引用关系图，所述引用关系图用于表示运行时变量之间的引用关系，所述用户程序为基于高级语言编写的深度学习模型的程序；基于所述用户程序的引用关系图生成记录，将所述记录保存至缓存中，所述记录包括计算图、守卫函数和模拟函数；基于所述缓存中的一条或多条记录确定所述用户程序的运行结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 深度学习程序计算图动态提取方法、装置和存储介质
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