端侧设备下深度学习模型训练时的内存管理方法及装置

本发明公开了端侧设备下深度学习模型训练时的内存管理方法及装置，属于人工智能技术领域。上述方法包括：将待训练的DNN模型表示为图；层节点信息收集器获取待训练的DNN模型的各个层节点的基础信息；训练计划生成器基于各个层节点的基础信息，确定需要换出到外存的层节点中间输出数据；根据内存池分配规则及重计算规则确定需要重计算的层节点中间输出数据，需要重计算的层节点中间输出数据是待训练的DNN模型在训练过程中不进行存储的层节点中间输出数据。本发明实现DNN模型训练的低时延，低内存开销，满足端侧设备直接训练DNN模型的需求。