[发明专利]通用机器学习模型的生成方法、装置和存储介质有效
| 申请号： | 201810589390.9 | 申请日： | 2018-06-08 |
| 公开（公告）号： | CN110580527B | 公开（公告）日： | 2022-12-02 |
| 发明（设计）人： | 不公告发明人 | 申请（专利权）人： | 上海寒武纪信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京华进京联知识产权代理有限公司 11606 | 代理人： | 孙岩 |
| 地址： | 200120 上海市浦*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本申请涉及一种通用机器学习模型的生成方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取机器学习任务的任务参数；对所述任务参数进行分类处理，得到任务指令及模型参数；根据数据类型将所述任务指令及模型参数进行汇集，得到栈数据和堆数据；将所述栈数据和堆数据进行整合，得到通用机器学习模型。采用本方法能够使得算法运行中使用相应通用模型的编译结果直接进行执行，避免重复编译，从而大大提高机器学习算法实现的效率，缩短了从编译到得到执行结果的时间。 | ||
| 搜索关键词： | 通用 机器 学习 模型 生成 方法 装置 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种通用机器学习模型的生成方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取机器学习任务的任务参数；/n对所述任务参数进行分类处理，得到任务指令及模型参数；/n根据数据类型将所述任务指令及模型参数进行汇集，得到栈数据和堆数据；/n将所述栈数据和堆数据进行整合，得到通用机器学习模型。/n
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