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近年来在许多信号处理应用领域中,深度卷积神经网络引起了学术界和工业界很大的关注,其中基于数据流图的深度学习网络Tensorflow框架得到了很多人的青睐。但在一些商业落地的研究和调查中发现,部分机构涉及一些自开发的计算单元,而它不被大型网络框架所支持,又出于技术的保密性往往需要自行修改工业界的深度学习框架,这就造成了以下情况,(1)工业级大型代码框架极其复杂,各大库之间的调用很深且一般没有注释,不容易读懂和修改,(2)对某一个单一应用来说,工业界绝大多数的代码都是有冗余的,这就使得代码整体比较臃肿(