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龙图腾网获悉芯动微电子科技(武汉)有限公司申请的专利一种ONNX神经网络面向后端部署转换方法与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：CN116402089B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202310341720.3，技术领域涉及：G06N3/04；该发明授权一种ONNX神经网络面向后端部署转换方法与装置是由谌竟成;冯雨;敖海设计研发完成，并于2023-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种ONNX神经网络面向后端部署转换方法与装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种ONNX神经网络面向后端部署转换方法与装置，通过遍历ONNX模型中的所有算子，找到其中的Matmul算子和Upsample算子，将Matmul算子转化为relayir模型中所对应的dense算子或第一组合算子或第二组合算子，将Upsample算子转换为relayir模型中所对应的resize算子，将其余的算子全部直接转换为relayir算子，从而让ONNX模型转换为relayir模型，保证所有算子能被后端支持，避免运算无法正常运行的情况，达到快速部署的目的。

本发明授权一种ONNX神经网络面向后端部署转换方法与装置在权利要求书中公布了：1.一种ONNX神经网络面向后端部署转换方法，其特征在于，包括： 遍历ONNX模型中的所有算子，所述算子包括：Matmul算子、Upsample算子和常规算子； 当算子为所述Matmul算子时，将该算子由Matmul算子转换为relayir模型中所对应的dense算子、第一组合算子或第二组合算子，其中，所述第一组合算子为dense和reshape组合算子，所述第二组合算子为reshape和batch_matmul组合算子； 获取所述Matmul算子的第一输入张量和第二输入张量，并获取所述第一输入张量的矩阵维度和所述第二输入张量的矩阵维度；根据所述第一输入张量的矩阵维度和所述第二输入张量的矩阵维度，对应向所述Matmul算子添加dense算子、reshape算子和batch_matmul算子中的一个或者多个；从dense算子、reshape算子和batch_matmul算子中选取的一个或者多个算子，进行算子转换； 当所述第一输入张量和所述第二输入张量均为二维矩阵时，将所述第二输入张量进行转置；添加所述dense算子，将所述第一输入张量和转置后的第二输入张量输入至dense算子得到第二输出张量；将所述第二输出张量同所述Matmul算子的第一输出张量相对比，当所述第二输出张量同所述第一输出张量一致时，代表所述Matmul算子转换为dense算子，当第二输出张量同所述第一输出张量不一致时，则中断进程； 当算子为所述Upsample算子时，将该算子由Upsample算子转换为relayir模型中所对应的resize算子； 当算子为所述常规算子时，将该算子转换成relayir模型中所对应的relayir算子； 在所述ONNX模型中的所有算子均转换为relayir模型中所对应的算子后，将所述ONNX模型转换为relayir模型。

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