【技术实现步骤摘要】
本公开涉及计算机，尤其涉及一种深度学习模型的性能分析方法、深度学习模型的性能分析装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
1、在人工智能的快速发展中，深度学习模型的性能优化已成为研究和工业应用中的关键环节。对深度学习模型进行性能分析指的是使用特定的工具和技术来评估和理解深度学习模型在训练和推理过程中的表现。这种分析涉及到对深度学习模型的多个方面进行量化测量和评估，以便开发者可以识别性能问题、优化模型结构、提高运行效率，并确保深度学习模型能够在实际应用中达到预期的性能标准。
2、对深度学习模型进行性能分析是深度学习模型开发和维护过程中不可或缺的一部分，它为深度学习模型的优化和迭代提供了关键的洞察和数据支持。
技术实现思路
1、本公开提供了一种深度学习模型的性能分析技术方案。
2、根据本公开的一方面，提供了一种深度学习模型的性能分析方法，包括：
3、确定目标深度学习模型的目标模块；
4、设置所述目标模块对应的挂钩函数；>
5、通过所述本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种深度学习模型的性能分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定目标深度学习模型的目标模块，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述设置所述目标模块对应的挂钩函数，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述性能相关数据，对所述目标模块进行性能分析，得到所述目标模块的性能分析结果，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
...【技术特征摘要】
1.一种深度学习模型的性能分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定目标深度学习模型的目标模块，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述设置所述目标模块对应的挂钩函数，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述性能相关数据，对所述目标模块进行性能分析，得到所述目标模块的性能分析结果，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述通过所述挂钩函数，获取所述目标模块执行前后的内存使用情况信息，包括：
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
11.根据权利要求1所述的方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：请求不公布姓名，请求不公布姓名，
申请(专利权)人：摩尔线程智能科技上海有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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