在本文中，我们介绍了一项关于基于深度学习的方法，用于多面体编译器中的自动代码优化。该提出的技术探讨了仿射和非抗逆环转换的组合，以找到最小化给定程序的执行时间的转换序列。这种探索是由一个基于深度学习的成本模型指导的，该模型评估了每个转换序列将产生的速度。初步结果表明，所提出的技术在最先进的多面体编译器（Pluto）上实现了2.35倍的几何速度。
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