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龙图腾网获悉北京旷视科技有限公司申请的专利深度学习模型的编译方法、电子设备及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：CN115993973B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202211404506.X，技术领域涉及：G06F8/41；该发明授权深度学习模型的编译方法、电子设备及存储介质是由柳俊杰;陈其友;于雄雄;张浩龙设计研发完成，并于2022-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本深度学习模型的编译方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种深度学习模型的编译方法、电子设备及存储介质。方法包括：将深度学习模型转换为计算图；按照计算图中的计算节点的顺序将计算节点包含的各原始算子转换为目标语言片段，获得初始片段集合；至少针对初始片段集合，将多个相同的目标语言片段过滤为单一的目标语言片段，获得经过滤的片段集合；导出编译后的深度学习模型，编译后的深度学习模型包括深度学习模型的运行环境和经过滤的片段集合，其中，运行环境包括深度学习模型的原始算子以及各原始算子与经过滤的片段集合中的各目标语言片段之间的映射关系。编译后的深度学习模型在运行时能够在较少存储，例如KB千字节级别的运行环境中运行。

本发明授权深度学习模型的编译方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种深度学习模型的编译方法，包括： 将深度学习模型转换为计算图； 按照所述计算图中的计算节点的顺序将所述计算节点包含的各原始算子转换为目标语言片段，获得初始片段集合； 至少针对所述初始片段集合，将多个相同的目标语言片段过滤为单一的目标语言片段，获得经过滤的片段集合； 导出编译后的深度学习模型，所述编译后的深度学习模型包括所述深度学习模型的运行环境和所述经过滤的片段集合，其中，所述运行环境包括所述深度学习模型的原始算子以及各原始算子与所述经过滤的片段集合中的各目标语言片段之间的映射关系； 其中，在所述导出编译后的深度学习模型之前，所述方法还包括： 统计所述初始片段集合运行所需要的所有内存空间； 基于统计结果为每个原始算子的输入数据、输出数据和中间结果分配内存空间，获得内存分配信息，其中，所述运行环境还包括所述内存分配信息； 和或， 其中，在所述至少针对所述初始片段集合，将多个相同的目标语言片段过滤为单一的目标语言片段，获得经过滤的片段集合之前，所述方法还包括： 将串联两个深度学习模型的串联算子转换为目标语言片段； 所述至少针对所述初始片段集合，将多个相同的目标语言片段过滤为单一的目标语言片段，获得经过滤的片段集合包括： 针对所述串联算子所对应的目标语言片段以及所述初始片段集合，将多个相同的目标语言片段过滤为单一的目标语言片段，获得所述经过滤的片段集合。

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