基于TensorFlow的NPU模型优化方法、装置及存储介质

本发明涉及基于TensorFlow的NPU模型优化方法、装置及存储介质，其中方法包括模型解析模块读取并提取TensorFlow模型的结构和参数；模型转换模块将TensorFlow模型转换为NPU支持的中间表示；通过算子融合、内存优化和量化，所述模型优化模块优化转换后的TensorFlow模型，将优化后的TensorFlow模型部署到NPU执行模块；性能监控模块监控TensorFlow模型在NPU上的运行性能，并输出性能数据。本发明提供高效的模型转换工具，快速将TensorFlow模型转换为NPU支持的格式，提高模型转换效率；充分利用NPU的低精度计算、并行计算等硬件特性，提升计算效率，通过算子融合、内存优化和量化等手段，减少转换时间和开发成本；减少开发者的手动操作，简化模型部署流程，降低部署难度；支持大规模模型部署，满足实际应用需求。