📊 컴파일된 그래프 연산 목록:
00: {'input_idx': None, 'output_idx': None, 'op_type': 5, 'W': None, 'b': None, 'param_idx': None}
01: {'input_idx': None, 'param_idx': None, 'output_idx': None, 'op_type': 0, 'W_shape': None, 'W': array([[ 0.3284561 , 2.98971941, 0.28608096, 0.10709452, 0.37845299,
1.27242187, 0.68838014, 0.38284216, -1.26867333, -0.39435668]])}
02: {'input_idx': None, 'param_idx': None, 'output_idx': None, 'op_type': 1, 'b_shape': None, 'b': array([[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]], dtype=float32)}
03: {'input_idx': None, 'param_idx': None, 'output_idx': None, 'op_type': 2, 'W': None, 'b': None}
04: {'input_idx': None, 'param_idx': None, 'output_idx': None, 'op_type': 0, 'W_shape': None, 'W': array([[-0.52182755, -0.1315477 , -0.09699093],
[ 0.32292092, 0.56127486, 0.18094639],
[ 0.53476978, -0.42126541, 0.20838357],
[ 0.26817977, -0.66051859, 0.08822293],
[ 0.05038848, -1.21401907, -0.70256125],
[ 0.13704261, 0.82975332, -0.30743919],
[ 0.9123879 , -0.15894711, 0.1115554 ],
[ 0.5869059 , -0.29268469, 0.33196728],
[-0.08669339, -0.29730698, 0.131366 ],
[ 0.11482375, -0.08254843, -0.30926337]])}
05: {'input_idx': None, 'param_idx': None, 'output_idx': None, 'op_type': 1, 'b_shape': None, 'b': array([[0., 0., 0.]], dtype=float32)}
06: {'input_idx': None, 'param_idx': None, 'output_idx': None, 'op_type': 2, 'W': None, 'b': None}해당 정보를 행렬 형태로 수정해서 저장 전달하는 방식으로 생각 중 행렬 형태 변환 필요
'dev_AI_framework' 카테고리의 다른 글
| graph_executor 디렉토리 구조 (0) | 2025.06.21 |
|---|---|
| graph_executor 구축 및 테스트 (0) | 2025.06.15 |
| graph_ops 에 담긴 정보, operation plan (0) | 2025.06.07 |
| layer 별 call 연산 내 순전파, 역전파 연산 수행 방식에서 바꾸기 (1) | 2025.06.06 |
| 타일링 기반 행렬 곱 연산에서의 최적화 전략 (0) | 2025.05.28 |