发明公开
- 专利标题: 机器学习模型的编译优化方法和装置
- 专利标题(英): Compiling optimization method and device for machine learning model
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申请号: CN202010366307.9申请日: 2020-04-30
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公开(公告)号: CN111580827A公开(公告)日: 2020-08-25
- 发明人: 姜曦楠 , 朱子霖 , 周飞虎 , 郭振宇
- 申请人: 腾讯科技(深圳)有限公司
- 申请人地址: 广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层
- 专利权人: 腾讯科技(深圳)有限公司
- 当前专利权人: 腾讯科技(深圳)有限公司
- 当前专利权人地址: 广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层
- 代理机构: 北京康信知识产权代理有限责任公司
- 代理商 周婷婷
- 主分类号: G06F8/41
- IPC分类号: G06F8/41 ; G06N20/00
摘要:
本发明公开了一种机器学习模型的编译优化方法和装置。其中,该方法包括:多次运行第一机器学习模型对一组预热数据进行处理,采集处理过程的模型运行信息;根据所述模型运行信息,确定所述第一组操作中的张量形状未发生变化的操作作为目标操作;在所述目标操作包括所述第一组操作中的多个操作的情况下,通过所述目标编译器对所述第一机器学习模型中的所述目标操作进行合并,得到第二机器学习模型。本发明解决了由于在机器学习在编译时没有引入运行时的采样信息,导致的编译周期长、浪费资源的技术问题。
公开/授权文献
- CN111580827B 机器学习模型的编译优化方法和装置 公开/授权日:2021-09-28