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龙图腾网获悉安谋科技(中国)有限公司申请的专利数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质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：CN116911367B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310937985.X，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质是由王旭明设计研发完成，并于2023-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，涉及数据处理技术领域。该方法包括：若确定神经网络模型包括候选算子集，候选算子集依次包括一个第一卷积算子、一个重塑算子和一个转置算子，且候选算子集满足预设条件，则确定候选算子集对应的目标算子集；目标算子集中依次包括一个第二卷积算子和一个深度至广度算子；第一卷积算子的输出张量的最后一维度属性表征块大小，第二卷积算子的输出张量的最后一维度属性表征输出通道数；将神经网络模型中的候选算子集替换为目标算子集。本申请实施例以第二卷积算子的输出张量的最后一维度属性所表征的输出通道数为基本单位进行数据搬运，提高了数据搬运的连续性和搬运效率。

本发明授权数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种数据处理方法，其特征在于，包括： 确定输入样本以及待部署的神经网络模型，所述神经网络模型包括多个算子，所述多个算子的种类包括卷积算子、重塑算子和转置算子；所述输入样本为图像样本、文本样本、音视样本以及视频样本中的至少一种； 将所述输入样本输入至所述神经网络模型，获得所述神经网络模型中各算子的输入张量和输出张量； 若确定所述神经网络模型包括至少一个候选算子集，所述候选算子集依次包括一个第一卷积算子、一个重塑算子和一个转置算子，且所述候选算子集中各算子满足预设条件，则确定所述候选算子集对应的目标算子集；所述目标算子集中依次包括一个第二卷积算子和一个深度至广度算子； 其中，所述第二卷积算子和所述第一卷积算子的输入张量相同、输出张量不同，所述第一卷积算子的输出张量的最后一维度属性表征块block大小，所述第二卷积算子的输出张量的最后一维度属性表征输出通道数；所述深度至广度算子和所述转置算子的输出张量相同； 将所述神经网络模型中的所述候选算子集替换为所述目标算子集，将替换后的神经网络模型部署于AI加速器； 所述预设条件包括：所述卷积算子的输出张量和重塑算子的输出张量均不为所述神经网络模型的最后一个算子的输出张量； 所述重塑算子的输入张量中的第一维度属性和所述重塑算子的输出张量的第一维度属性相同；所述重塑算子的输入张量中的第一维度属性和所述重塑算子的输出张量的第一维度属性均表征批处理大小； 所述重塑算子的输入张量中的第二维度属性和所述重塑算子的输出张量的第二维度属性相同；所述重塑算子的输入张量中的第二维度属性和所述重塑算子的输出张量的第二维度属性均表征图像高度； 所述重塑算子的输入张量中的第三维度属性和所述重塑算子的输出张量的第三维度属性相同；所述重塑算子的输入张量中的第三维度属性和所述重塑算子的输出张量的第三维度属性均表征图像宽度； 所述重塑算子的输出张量中的第五维度属性和第六维度属性相同；所述重塑算子的输出张量中的第五维度属性和第六维度属性均表征块大小； 所述重塑算子的输入张量中的第四维度属性等于所述重塑算子的输出张量的第四维度属性、第五维度属性和第六维度属性的乘积；所述重塑算子的输入张量中的第四维度属性表征输入通道数；所述重塑算子的输出张量的第四维度属性表征输出通道数； 所述转置算子的重排参数符合预设条件，重排参数根据转置算子的输入张量和输出张量中各维度属性的顺序确定。

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