【技术实现步骤摘要】
本申请涉及自动驾驶模型部署领域，具体涉及一种模型部署方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、随着深度学习和人工智能的技术发展，新能源汽车对自动驾驶功能的需求也在不断提升。目前深度学习已经接管了自动驾驶功感知、定位、规划、控制等主要分支领域，神经网络的设计、训练和部署贯穿了整个自动驾驶领域。由于汽车严格的成本把控，同时车载芯片的硬件资源受限，如何高效完成神经网络的部署成为了量产工作中重点。
2、自动驾驶模型部署主要是基于车载边缘端芯片进行的，往往需要采用一些特殊的技术和策略方法在有限的计算资源、存储空间和网络带宽等条件下，以满足设备既定功能为目标，实现高效的模型部署。基于此，如何实现更为高效的模型部署就成为了亟需解决的问题。
技术实现思路
1、本申请提供一种模型部署方法、装置、电子设备及存储介质，可以更加高效的实现自动驾驶的模型部署问题。本申请的技术方案如下：
2、根据本申请的第一方面，提供一种模型部署方法，包括：获取目标模型的推理流程，推理流程包括多个具有依...
【技术保护点】
1.一种模型部署方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定每个处理阶段对应的模型计算图之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述连接关系，部署所述目标模型，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述计算节点包括图像金字塔单元Pyramid、张量处理单元TPU、数字信号处理单元DSP、图...
【技术特征摘要】
1.一种模型部署方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定每个处理阶段对应的模型计算图之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述连接关系，部署所述目标模型，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述计算节点包括图像金字塔单元pyramid、张量处理单元tpu、...
【专利技术属性】
技术研发人员：万海鹏，
申请(专利权)人：重庆长安科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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