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申请/专利权人：上海高德威智能交通系统有限公司
摘要：本申请公开了一种深度学习模型的执行代码的确定方法、装置及存储介质，属于数据处理技术领域。所述方法包括：基于深度学习模型的中间代码的数据处理方式，确定中间代码对应的至少一个预处理中间代码，至少一个预处理中间代码互不相同；将每个预处理中间代码转换成可执行代码，得到至少一个可执行代码；从至少一个可执行代码中确定深度学习模型的执行代码。本申请根据中间代码的数据处理方式不同确定至少一个预处理中间代码，从而对应得到至少一个可执行代码，以便于可以从至少一个可执行代码中确定一个运行效率最高的深度学习模型的执行代码，避免只能按照固定模式确定深度学习模型的执行代码的问题。
主权项：1.一种深度学习模型的执行代码的确定方法，其特征在于，所述方法应用于目标检测、目标跟踪、语义分割、语音识别、文字识别、自然语言处理中的任一场景，中间代码包括多个中间代码块，每个中间代码块分别用于处理不同的张量数据，所述方法包括：将所述中间代码作为一个预处理中间代码；和或，基于各个中间代码块的数据处理方式，对所述多个中间代码块中的至少一个中间代码块进行缓存优化处理；将缓存优化处理后的至少一个中间代码块和未进行缓存优化处理的所有中间代码块构成的中间代码作为一个预处理中间代码，所述数据处理方式包括数据重复使用和或数据不重复使用，所述至少一个预处理中间代码互不相同；将每个预处理中间代码转换成可执行代码，得到至少一个可执行代码；基于待测试张量数据，确定每个可执行代码的执行性能指标；基于每个可执行代码的执行性能指标，从所述至少一个可执行代码中确定深度学习模型的执行代码。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海高德威智能交通系统有限公司 深度学习模型的执行代码的确定方法、装置及存储介质
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