基于稀疏神经网络的调优方法、装置、电子设备及存储介质

本申请实施例提供基于稀疏神经网络的调优方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取稀疏神经网络；根据稀疏神经网络和预先设置的元数据划分模型，确定与稀疏神经网络对应的核函数数量；依次对稀疏神经网络中每一个算子进行遍历，获得每一个算子的基础数据，根据基础数据对稀疏神经网络进行划分，得到与核函数数量对应的各个核函数的元数据；根据核函数的元数据和预先设置的调度策略，确定与核函数对应的代码文件，解决了现有针对稀疏神经网络的算子融合技术受限于人工的问题，同时，解决了稀疏神经网络模型中融合算子对应的非常规稀疏核函数在上自动调优方面缺失的问题。