METHOD FOR TRANSFORMING AN ABSTRACT REPRESENTATION OF A TRAINED NEURAL NETWORK INTO PROGRAM CODE IN A TARGET LANGUAGE

Verfahren (1000) zum Transformieren einer abstrakten Darstellung (1) eines trainierten neuronalen Netzes in einen Programmcode (6) in einer Zielsprache, der mit einem Compiler für die Zielsprache in ausführbaren Programmcode (7) überführbar ist, das Verfahren (1000) aufweisend die Schritte: - Einlesen einer abstrakten Darstellung (1) eines bereits trainierten neuronalen Netzes, wobei diese abstrakte Darstellung (1) mindestens die Architektur (11) sowie die aus dem Training erhaltenen Parameter (12), die das Verhalten des neuronalen Netzes charakterisieren, umfasst, (100), - Berechnen einer Zwischenrepräsentation (2) des neuronalen Netzes aus der abstrakten Darstellung (1), wobei diese Zwischenrepräsentation (1) einen Berechnungsgraphen (21) für die Ausgabe des neuronalen Netzes angibt, - Ermitteln einer Mehrzahl von Planungsvorschlägen (31, 32, 33) für die Planung der Speichernutzung während der Ausführung des Berechnungsgraphen (21, 300), - Ermitteln eines Gütemaßes (Q1, Q2, Q3) zu jedem Planungsvorschlag (31, 32, 33) anhand mindestens eines vorgegebenen Kriteriums, (400), - Auswählen eines Planungsvorschlags (31, 32, 33) auf Basis der ermittelten Gütemaße (Q1, Q2, Q3, 500), und - Erzeugen des gesuchten Programmcodes (6) in der Zielsprache aus der Zwischenrepräsentation (21) und dem ausgewählten Planungsvorschlag (Q2, 600). The invention relates to a method (1000) for transforming an abstract representation (1) of a trained neural network into program code (6) in a target language, said program code being convertible into executable program code (7) by means of a compiler for the target language. The method (1000) has the steps of: - reading (100) an abstract representation (1) of a neural network which has already been trained, said abstract representation (1) characterizing at least the architecture (11) and the parameters (12) which are obtained from the training process and which characterize the behavior of the neural network, - calculating an intermediate representation (2) of the neural network from the abstract representation (1), said intermediate representation (1) specifying a computation graph (21) for outputting the neural network, - ascertaining (300) a plurality of plan proposals (31, 32, 33) for planning the memory usage while carrying out the computation graph (21), - ascertaining (400) a quality level (Q1, Q2, Q3) for each plan proposal (31, 32, 33) using at least one specified criterion, - selecting (500) a plan proposal (31, 32, 33) on