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转换方法、装置、计算机设备和存储介质
摘要文本
本申请涉及一种模型转换方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法能够将初始离线模型转换为目标离线模型。上述的模型转换方法、装置、计算机设备和存储介质，极大的降低了计算机设备的数据输入量，转换过程简单，从而可以降低该计算机设备的数据处理量，进而可以提高处理效率，降低功耗。 （来自 马克数据网）
申请人信息
- 申请人:中科寒武纪科技股份有限公司
- 申请人地址:100190 北京市海淀区科学院南路6号科研综合楼644室
- 发明人: 中科寒武纪科技股份有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 转换方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| 专利类型 | 发明授权 |
| 申请号 | CN202010147559.2 |
| 申请日 | 2018年8月10日 |
| 公告号 | CN111309486B |
| 公开日 | 2024年1月12日 |
| IPC主分类号 | G06F9/50 |
| 权利人 | 中科寒武纪科技股份有限公司 |
| 发明人 | 请求不公布姓名; 请求不公布姓名; 请求不公布姓名 |
| 地址 | 北京市海淀区科学院南路6号科研综合楼644室 |
专利主权项内容
1.一种模型转换方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：获取原始神经网络对应的初始离线模型；若所述计算机设备不能够支持所述初始离线模型的运行时，则将所述初始离线模型转换所述计算机设备能够运行的目标离线模型；其中，所述初始离线模型和所述目标离线模型均包含所述原始神经网络中各个计算节点经编译后获得指令；所述初始离线模型的模型属性信息与所述计算机设备的硬件属性信息不匹配，所述目标离线模型的模型属性信息与所述计算机设备的硬件属性信息匹配；其中，所述硬件属性信息包括所述计算机设备的型号、数据类型和数据结构，所述模型属性信息包括离线模型的数据结构及数据类型。 该数据由<马克数据网>整理