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龙图腾网获悉广州方硅信息技术有限公司申请的专利神经网络算子测试、直播应用方法及其装置、设备、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：CN116089277B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202211717046.6，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权神经网络算子测试、直播应用方法及其装置、设备、介质是由廖建文;张涛设计研发完成，并于2022-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本神经网络算子测试、直播应用方法及其装置、设备、介质在说明书摘要公布了：本申请公开一种神经网络算子测试、直播应用方法及其装置、设备、介质，所述测试方法包括：响应算子测试指令，获得相应的神经网络算子的类型标识；从算子模板库中查询出与所述类型标识相对应的算子实例模板，所述算子实例模板包含所述神经网络算子的多个算子实例相对应的实例定义数据；运行所述神经网络算子相对应配备的标准测试用例，对根据所述实例定义数据构造的各个算子实例分别进行测试，获得各个算子实例相对应的执行指标数据。本申请按类选定算子实例模板和标准测试用例对神经网络算子进行测试，测试效率更高，可降低深度学习模型的测试和部署成本，最大化保证神经网络算子的稳定性和正确性，适用于网络直播场景构造深度学习模型所需。

本发明授权神经网络算子测试、直播应用方法及其装置、设备、介质在权利要求书中公布了：1.一种神经网络算子测试方法，其特征在于，包括如下步骤： 响应算子测试指令，从相应的神经网络算子的名称中获得该神经网络算子的类型标识，所述类型标识用于指示所述神经网络算子所属的操作类型； 从算子模板库中查询出与所述类型标识相对应的算子实例模板，所述算子实例模板包含所述神经网络算子的多个算子实例相对应的实例定义数据，每个算子实例的实例定义数据被表示为向量的形式； 运行所述神经网络算子相对应配备的标准测试用例，对根据所述实例定义数据构造的各个算子实例分别进行测试，获得各个算子实例相对应的执行指标数据，其中： 所述标准测试用例基于对所述神经网络算子的各种可能的算子实例的测试代码进行标准化抽象而得，使得每种神经网络算子仅有一个与之相对应的标准测试用例；通过执行所述标准测试用例，由所述标准测试用例的测试代码对所述神经网络算子的各个算子实例进行识别，然后调用相应的测试业务逻辑对相应的算子实例实施相应的测试； 所述神经网络算子的标准测试用例运行时，将所述神经网络算子的算子实例模板中的各个实例定义数据传递给深度学习推理引擎中的执行单元，控制所述执行单元利用所述实例定义数据配置所述神经网络算子的具体实现，从而获得相应的算子实例，然后，利用预设的测试数据，输入所述算子实例中运行，得到相应的结果数据并返回。

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