DEVELOPMENT METHOD FOR OPERATOR IN DEEP LEARNING FRAMEWORK, DEVELOPMENT DEVICE AND ELECTRONIC APPARATUS

• Main Authors: ZHENG HUIHUANG, LIU HONGYU, WANG HAIFENG, YU DIANHAI, ZHANG LIUJIE, LAN XIANG, XU WEI, MA YANJUN
• Format: Patent
• Language: English; Japanese
• Published: 18.02.2022
• Subjects: CALCULATING; COMPUTING; COUNTING; ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING; PHYSICS

To provide a development method for operator in deep learning framework, development device and electronic apparatus, which relates to an artificial intelligence technology field such as deep learning.SOLUTION: A technology plan includes: acquiring a source file of an operator; compiling the source file of the operator to form a dynamic link library of the operator; generating an interface file of the dynamic link library of the operator; generating an installable library file on the basis of the dynamic link library and the interface file; and installing the installable library file on a target programming language library. Thus, all processes of operator installation can be completely hidden, thereby significantly reducing learning cost of a user and achieving high efficiency, flexibility and reliability of a development process of the operator in a deep learning framework.SELECTED DRAWING: Figure 1 【課題】本開示は、ディープラーニングフレームワークにおける演算子の展開方法、展開装置及び電子機器を開示し、ディープラーニングなどの人工知能技術分野に関する。【解決手段】技術案としては、演算子のソースファイルを取得し、前記演算子のソースファイルをコンパイルして前記演算子の動的リンクライブラリを形成し、前記演算子の動的リンクライブラリのインタフェースファイルを生成し、前記動的リンクライブラリ及び前記インタフェースファイルに基づいて、インストール可能なライブラリファイルを生成し、前記インストール可能なライブラリファイルをターゲットプログラミング言語ライブラリにインストールする。これにより、演算子インストールのすべてのプロセスを完全に隠すことができ、ユーザのラーニングコストを大幅に削減するとともに、ディープラーニングフレームワークにおける演算子の展開プロセスの効率、柔軟性及び信頼性を向上させることができる。【選択図】図１