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龙图腾网获悉北京大学申请的专利深度学习模型部署方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116739040B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310561570.7，技术领域涉及：G06N3/04；该发明授权深度学习模型部署方法和装置是由袁孝宇;陈建平;曾炜设计研发完成，并于2023-05-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本深度学习模型部署方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种深度学习模型部署方法和装置，方法包括：获取深度学习原始模型文件、第一关系表及第二关系表；第一关系表中包含深度学习原始模型文件中中各原始算子、各原始算子的第一中间表示算子集版本；第二关系表中包括第一中间表示算子集版本，和所述第一中间表示算子集版本对应的第一推理引擎版本、第一中间表示版本之间的对应关系；基于深度学习原始模型文件、第一关系表以及第二关系表，确定进行深度学习原始模型转换需要的版本参数；基于版本参数，确定深度学习原始模型的可部署的中间表示模型；将可部署的中间表示模型部署在目标设备上。基于此，解决深度学习模型部署过程需要依赖大量的人工操作，不够便捷以及自动化的问题。

本发明授权深度学习模型部署方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种深度学习模型部署方法，其特征在于，所述方法包括： 获取深度学习原始模型文件、第一关系表以及第二关系表；其中，所述第一关系表中包含所述深度学习原始模型文件中各原始算子、所述各原始算子对应的第一中间表示算子集版本以及第一开发框架版本之间的对应关系；所述第二关系表中包括所述第一中间表示算子集版本，和所述第一中间表示算子集版本对应的第一推理引擎版本、第一中间表示版本之间的对应关系；所述第一中间表示算子集版本为对应中间表示版本所支持的算子集版本号； 基于所述深度学习原始模型文件、所述第一关系表以及所述第二关系表，确定进行深度学习原始模型转换需要的版本参数； 基于所述版本参数，确定所述深度学习原始模型文件中深度学习原始模型的可部署的中间表示模型； 将所述可部署的中间表示模型部署在目标设备上； 所述基于所述深度学习原始模型文件、所述第一关系表以及所述第二关系表，确定进行深度学习原始模型转换需要的版本参数，包括： 基于所述深度学习原始模型文件以及所述第一关系表，确定所述各原始算子对应的第一中间表示算子集版本以及第一开发框架版本； 基于所述各原始算子对应的第一中间表示算子集版本和所述第二关系表，确定所述各原始算子对应的第一推理引擎版本以及第一中间表示版本； 基于所述各原始算子对应的第一中间表示算子集版本、第一开发框架版本、第一推理引擎版本以及第一中间表示版本，确定进行深度学习原始模型转换需要的版本参数。

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