基于多任务学习的FPGA多性能指标预测方法

本发明的目的在于提供一种基于多任务学习的FPGA多性能指标预测方法，包括：在提取布局后的类图图像数据的基础上，获取引脚间连接关系的有向无环图结构数据；利用解码器‑解码器结构的CNN‑GCN组合模型对所述类图像数据和所述有向无环图数据进行特征提取，得到类图像数据特征和有向无环图数据特征；将所述类图像数据特征和有向无环图数据特征进行特征融合；针对不同的预测目标利用不同的解码器进行预测，已同时预测4个性能指标；本发明所述的方法，结合针对不同数据类型的有监督学习模型进行特征提取，借助多任务协同训练实现信息共享，从而使模型能够同时预测多个性能指标。