一种基于MindSpore的算子处理方法及装置

本申请提供一种基于MindSpore的算子处理方法及装置，涉及数据处理的技术领域，方法包括：通过提取深度学习模型中具有显式计算语义的图节点，统一抽象为独立算子类型集合，构建最小可执行网络结构验证其在MindSpore框架中能否成功识别并生成中间表示，进一步调用图编译器判断是否可完成后端图优化，若能通过则加载至运行环境进行执行验证，并基于前向输出与梯度回传结果计算误差，若误差低于设定容差即标识为功能有效算子。本申请能够解决MindSpore框架在大模型训练与推理过程中对算子支持不完整或性能不足的问题，保障目标算子在构图、编译与运行各阶段的功能有效性与执行一致性。