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提高深度学习模型预测能力的方法、电子设备和存储介质

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本申请提供一种提高深度学习模型预测能力的方法、电子设备和存储介质，包括：向待测试设备发送多组矩阵，以使待测试设备对每组矩阵中的至少两个矩阵进行矩阵乘运算并输出运算结果，每组矩阵的维度信息不同，矩阵的维度信息用于指示矩阵乘运算的运算量和数据量；获取每个运算结果的运算时间；根据每组矩阵中的至少两个矩阵的维度信息、结果矩阵的维度信息，以及每个运算结果的运算时间，获取待测试设备的roofline模型；根据待测试设备的roofline模型，对待测试设备进行处理。本申请采用不同维度的矩阵乘运算能够快速获取设备的roofline模型，以提高待测试深度学习模型的预测性能。

著录项

公开/公告号CN110276096A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-09-24

原文格式PDF
申请/专利权人北京百度网讯科技有限公司;
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申请/专利号CN201910379961.0
发明设计人段琳;刘京亮;王国亚;
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申请日2019-05-08
分类号
代理机构北京同立钧成知识产权代理有限公司;
代理人朱颖
地址 100085 北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层
入库时间 2024-02-19 13:26:53

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-10-22

实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/50 申请日:20190508

实质审查的生效
2019-09-24

公开

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