深度学习编译器的计算图的生成方法、系统、设备及介质

摘要

本发明公开了一种深度学习编译器的计算图的生成方法、系统、设备及介质，方法包括：构建计算图；获取深度学习框架中的网络模型，基于TVM将网络模型转换为高级图中间表示，并将高级图中间表示映射到计算图；读取矫正参数标定文件以获得矫正参数名称，将矫正参数名称与计算图中每层的层名称对比，并基于对比结果生成矫正后的计算图。通过本发明的方案，使AI芯片可支持不同框架下的图表示，并且可同时支持多种硬件后端；并且基于TVM将不同深度学习框架先转为高级图表示，再将其高级图表示转为AI计算图，避免了不同深度学习框架互相转换时，因目标框架不支持某些层而不能计算的问题，实现了不同的学习框架在AI芯片上的快速部署。