一种基于主动迁移学习的深度学习编译优化方法

本发明提供了一种基于主动迁移学习的深度学习编译优化方法，属于深度学习编译领域，该方法包括以下步骤：步骤S1：生成算子调度并提取特征作为训练数据；所述算子调度为对算子在部署硬件上的数据运算过程进行变换；步骤S2：采用主动迁移学习方法选择性标注数据并对性能预测模型进行预训练；所述性能预测模型的输出为算子在所部署的硬件上执行所需的预期时间；步骤S3：输入待编译算子，使用预训练的性能预测模型进行自动编译；本发明利用主动迁移学习方法对深度学习自动编译流程进行优化，提高了深度学习编译器的跨硬件移植性，降低了深度学习模型在不同硬件平台上的部署成本。