[發明專利]確定布局順序及數據處理的方法、裝置、設備及存儲介質有效
| 申請號: | 201911350156.1 | 申請日: | 2019-12-24 |
| 公開(公告)號: | CN111210017B | 公開(公告)日: | 2023-09-26 |
| 發明(設計)人: | 張曉揚;譚光明;張孝斌;田忠博;戶忠哲;朱泓睿;肖俊敏 | 申請(專利權)人: | 北京邁格威科技有限公司 |
| 主分類號: | G06N3/082 | 分類號: | G06N3/082 |
| 代理公司: | 北京潤澤恒知識產權代理有限公司 11319 | 代理人: | 莎日娜 |
| 地址: | 100086 北京市海淀區科*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 確定 布局 順序 數據處理 方法 裝置 設備 存儲 介質 | ||
本申請實施例涉及一種確定布局順序及數據處理的方法、裝置、設備及存儲介質,旨在解決網絡模型在電子設備上運行期間,網絡模型受限于電子設備硬件條件的問題。所述確定布局順序的方法包括:針對目標網絡模型中的目標網絡層,獲得該目標網絡層的對應輸入數據的數據參數,以及獲得該目標網絡層的網絡層參數;根據所述數據參數和所述網絡層參數,確定利用該目標網絡層進行數據處理時所需的各個數值的布局順序。
技術領域
本申請實施例涉及數據處理技術領域,具體而言,涉及一種確定布局順序及數據處理的方法、裝置、設備及存儲介質。
背景技術
隨著數據處理技術的發展,電子設備上負載的數據處理任務越來越豐富,從而使電子設備能代替人自動執行多種任務。其中,人工智能技術作為一種流行的數據處理方式,越來越多地應用至服務器和終端設備,旨在實現天網監控、語音交互、文字識別、身份驗證、自動駕駛、智能推薦等諸多任務。
人工智能技術的實施過程通常包括網絡模型訓練和網絡模型應用等兩大階段。為了使電子設備能自動執行較復雜的任務,通常需要搭建或選擇一種結構較復雜的網絡模型,例如深度學習網絡,然后對該網絡模型進行訓練,并將訓練完畢的網絡模型載入服務器和/或終端設備,使服務器和/或終端設備可以利用該網絡模型執行較復雜的任務。但是由于某些電子設備的處理能力和內存空間等硬件條件有限,特別是終端設備和物聯網系統中的監控節點設備,在這些電子設備上部署網絡模型后,其硬件條件不利于網絡模型的應用,從而影響用戶期望任務的執行。
為此,相關技術通過分析電子設備的硬件特點,確定出一種數據布局順序。電子設備上部署的網絡模型在處理數據之前,通過按照確定出的布局順序,對待處理數據和網絡模型權重進行重新排布,從而可以在處理數據期間,幫助電子設備提升網絡模型處理能力。但是實際情況是,電子設備的網絡模型處理能力的提升并不顯著,因此網絡模型的應用范圍仍然受限。
發明內容
本申請實施例提供一種確定布局順序及數據處理的方法、裝置、設備及存儲介質,旨在解決網絡模型在電子設備上運行期間,網絡模型受限于電子設備硬件條件的問題。
本申請實施例第一方面提供一種確定布局順序的方法,所述方法包括:
針對目標網絡模型中的目標網絡層,獲得該目標網絡層的對應輸入數據的數據參數,以及獲得該目標網絡層的網絡層參數;
根據所述數據參數和所述網絡層參數,確定利用該目標網絡層進行數據處理時所需的各個數值的布局順序。
本申請實施例第二方面提供一種數據處理方法,所述方法包括:
針對目標網絡模型中的每個網絡層,獲得該網絡層的上一網絡層所處理得到的待處理數據的中間結果;
按照利用該網絡層進行數據處理時所需的各個數值的布局順序,對所述中間結果中的各個數值進行重新排布,其中,多個網絡層各自對應的布局順序不全部相同;
通過該網絡層,對重新排布后的所述中間結果進行處理,以獲得該網絡層所處理得到的所述待處理數據的另一中間結果。
本申請實施例第三方面提供一種確定布局順序的裝置,所述裝置包括:
參數獲得模塊,用于針對目標網絡模型中的目標網絡層,獲得該目標網絡層的對應輸入數據的數據參數,以及獲得該目標網絡層的網絡層參數;
布局順序確定模塊,用于根據所述數據參數和所述網絡層參數,確定利用該目標網絡層進行數據處理時所需的各個數值的布局順序。
本申請實施例第四方面提供一種數據處理裝置,所述裝置包括:
中間結果獲得模塊,用于針對目標網絡模型中的每個網絡層,獲得該網絡層的上一網絡層所處理得到的待處理數據的中間結果;
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