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公开(公告)号：CN117350338A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311365673.2
申请日：2023-10-20
Applicant: 浙江大学
IPC: G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/063
Abstract: 本发明公开了一种基于多级成本模型的计算图优化方法、系统及存储介质，包括：(1)定义多级成本模型，用于评估计算图执行方案的执行成本；(2)设置子图替换规则集合；(3)基于给定神经网络模型文件，转换为统一的计算图信息；(4)对候选计算图结构进行分析，应用子图替换规则，得到新计算图；(5)选择成本模型对计算图的执行性能进行评估；(6)基于成本评估结果与缩放因子，选取候选计算图；(7)重复步骤(4)～(6)，直到达到预期的计算图优化效果或收敛条件，得到最佳计算图。本发明综合考虑了搜索时间与优化效果的权衡问题，可以满足各种场景下的不同需要，指导计算图的优化方向，从而提高神经网络模型的计算效率和性能。
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