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龙图腾网恭喜深圳元戎启行科技有限公司申请的专利深度学习模型的推理方法、装置、计算机设备和存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115917562B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202080103136.9，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权深度学习模型的推理方法、装置、计算机设备和存储介质是由庄奇设计研发完成，并于2020-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本深度学习模型的推理方法、装置、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：一种深度学习模型的推理方法，包括：获取模型推理任务，模型推理任务携带模型标识；根据模型标识获取相应的深度学习模型，对深度学习模型进行解析，得到深度学习模型对应的模型网络，模型网络中包括多个节点；在模型网络中识别目标节点，以及目标节点对应的结束节点；根据结束节点对模型网络进行反向遍历，在目标节点中确定结束节点对应的目标节点；将模型网络中结束节点对应的目标节点进行合并，得到优化后的深度学习模型；及根据优化后的深度学习模型进行推理，得到模型推理结果。

本发明授权深度学习模型的推理方法、装置、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种深度学习模型的推理方法，包括：获取模型推理任务，所述模型推理任务携带模型标识；根据所述模型标识获取相应的深度学习模型，获取输入图像，通过输入图像对所述深度学习模型进行解析，得到所述深度学习模型对应的模型网络，所述模型网络中包括多个节点；所述深度学习模型包括图像识别模型；在所述模型网络中识别目标节点，以及所述目标节点对应的结束节点，包括：将所述模型网络中的节点进行拓扑排序，得到拓扑序列，所述模型网络中节点与节点之间通过有向边进行连接；根据所述拓扑序列遍历所述模型网络中的所有节点，获取每个节点对应的算术操作；当存在多个通过有向边相连接的连续节点对应的算术操作均为基本算术操作时，将所述连续节点确定为目标节点，生成所述目标节点的输出结果；根据所述目标节点以及所述目标节点的输出结果识别所述目标节点对应的结束节点；根据所述结束节点对所述模型网络进行反向遍历，在所述目标节点中确定所述结束节点对应的目标节点；将所述模型网络中所述结束节点对应的目标节点进行合并，得到优化后的深度学习模型；及根据所述优化后的深度学习模型对待识别图像进行运算，得到模型推理结果。

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