摘要
本申请公开了一种模型程序编译方法、电子设备、程序产品和介质,涉及人工智能技术领域,可为神经网络模型中的模型单元设置对应的块级指令,并在将神经网络模型由源程序编译为可执行程序的过程中,可利用该块级指令记录该模型单元的单元类型、输入该模型单元的运算数据所在的内存位置、该模型单元输出的运算结果所存放的内存位置,这样既可以减少编译模型单元所需的指令数量,同时有助于处理器一次性了解模型单元对应的运算操作、运算数据存放位置和运算结果存放位置,这样既可以降低可执行程序的体积和复杂度,同时也有助于提升处理效率。
技术关键词
程序编译方法
数据
矩阵
内存
规模
神经网络模型
源程序
计算机可执行指令
标识
基础
电子设备
存储计算机程序
人工智能技术
计算机程序产品
处理器
复杂度
介质
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