[发明专利]面向嵌入式系统的神经网络的映射方法及装置在审
| 申请号： | 201711162662.9 | 申请日： | 2017-11-21 |
| 公开（公告）号： | CN107958285A | 公开（公告）日： | 2018-04-24 |
| 发明（设计）人： | 俞波;刘少山 | 申请（专利权）人： | 深圳普思英察科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市朝闻专利代理事务所(普通合伙)44454 | 代理人： | 谭育华 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 面向 嵌入式 系统 神经网络 映射 方法 装置 | ||
1.一种面向嵌入式系统的神经网络的映射方法,其特征在于，包括以下步骤：
建立所述神经网络结构,并获取所述神经网络的参数；
根据所述神经网络结构和所述神经网络的参数生成描述所述神经网络的数据流图；
获取深度学习计算单元库，并利用深度学习计算单元库实现神经网络的数据流图，以获取神经网络的实现程序。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述神经网络的参数通过神经网络的深度学习模型训练获取。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据流图的具有节点和边，所述方法还包括：将所述数据流图的节点映射到所述深度学习计算单元库，所述数据流图的边映射为所述节点的逻辑关系，以通过所述深度学习单元库获取神经网络的实现程序。
4.如权利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述深度学习计算单元库为适用于嵌入式系统的单元库。
5.一种面向嵌入式系统的神经网络系统，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如权利要求1-4中任一项所述的方法。
6.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括程序，所述程序能够被处理器执行以实现如权利要求1-4中任一项所述的方法。
7.一种面向嵌入式系统的神经网络的映射装置,其特征在于，包括：
第一获取单元，用于获取所述神经网络结构和所述神经网络的参数；
编译器，用于根据所述神经网络结构和所述神经网络的参数生成描述所述神经网络的数据流图；
第二获取单元，用于获取深度学习计算单元库，并利用深度学习计算单元库实现神经网络的数据流图，以获取神经网络的实现程序。
8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述神经网络的参数通过神经网络的深度学习模型训练获取。
9.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述数据流图的具有节点和边，所述装置还包括：将所述数据流图的节点映射到所述深度学习计算单元库，所述数据流图的边映射为所述节点的逻辑关系，以通过所述深度学习单元库获取神经网络的实现程序。
10.如权利要求7或9所述的装置，其特征在于，所述深度学习计算单元库为适用于嵌入式系统的单元库。
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