[发明专利]深度学习模型配置文件到FPGA配置文件的映射方法在审
| 申请号： | 201810689487.7 | 申请日： | 2018-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN108920177A | 公开（公告）日： | 2018-11-30 |
| 发明（设计）人： | 董学辉 | 申请（专利权）人： | 郑州云海信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F8/71 | 分类号： | G06F8/71;G06F8/30 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 罗满 |
| 地址： | 450018 河南省郑州市*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 配置文件 映射 网络配置文件 学习 中间件 调用 计算机可读存储介质 读取 文件转化 映射装置 有效减少 库文件 研发 申请 开发 保存 | ||
1.一种深度学习模型配置文件到FPGA配置文件的映射方法，其特征在于，包括：
根据深度学习模型的种类调用对应的python开发包；
利用所述python开发包读取对应的所述深度学习模型的网络配置文件，并将所述网络配置文件保存为中间件文件；
调用FPGA对应的库文件将所述中间件文件转化为FPGA配置文件。
2.如权利要求1所述的映射方法，其特征在于，所述网络配置文件包括模型文件和参数文件。
3.如权利要求2所述的映射方法，其特征在于，所述将所述网络配置文件保存为中间件文件包括：
将所述模型文件保存为json文件；
将所述参数文件保存为npy文件。
4.如权利要求3所述的映射方法，其特征在于，所述将所述参数文件保存为npy文件包括：
将所述参数文件利用NumPy进行序列化处理，将处理后的所述参数文件保存为所述npy文件。
5.如权利要求4所述的映射方法，其特征在于，所述调用FPGA对应的库文件将所述中间件文件转化为FPGA配置文件，包括：
基于OpenCL语言调用所述FPGA对应的库文件将所述中间件文件转化为所述FPGA配置文件。
6.如权利要求5所述的映射方法，其特征在于，所述基于OpenCL语言调用所述FPGA对应的库文件将所述中间件文件转化为所述FPGA配置文件，包括：
利用所述OpenCL语言调用所述FPGA对应的库文件对所述模型文件和所述参数文件进行重构；
对重构后的模型文件和参数文件进行编译处理获得所述FPGA配置文件。
7.一种深度学习模型配置文件到FPGA配置文件的映射装置，其特征在于，包括：
开发包调用模块，根据深度学习模型的种类调用对应的python开发包；
第一文件转换模块，用于利用所述python开发包读取对应的所述深度学习模型的网络配置文件，并将所述网络配置文件保存为中间件文件；
第二文件转换模块，用于调用FPGA对应的库文件将所述中间件文件转化为FPGA配置文件。
8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第二文件转换模块具体用于基于OpenCL语言调用所述FPGA对应的库文件将所述中间件文件转化为所述FPGA配置文件。
9.一种深度学习模型配置文件到FPGA配置文件的映射设备，其特征在于，所述设备包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于运行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任意一项所述的深度学习模型配置文件到FPGA配置文件的映射方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任意一项所述的深度学习模型配置文件到FPGA配置文件的映射方法的步骤。
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