[發明專利]一種基于DDS實現深度學習框架與應用程序互操作的方法

在審

• 申請號: 202011302740.2
• 申請日: 2020-11-19
• 公開（公告）號: CN112363856A
• 公開（公告）日: 2021-02-12
• 發明（設計）人: 寇金橋;王浩楓;吳敏;楊林
• 申請（專利權）人: 北京計算機技術及應用研究所
• 主分類號: G06F9/54
• 分類號: G06F9/54;G06N3/10;G06N3/08
• 代理公司: 中國兵器工業集團公司專利中心 11011
• 代理人: 張然

1.一種基于DDS實現深度學習框架與應用程序互操作的方法，其特征在于，

深度學習框架之間或者深度學習框架與應用之間傳輸訓練數據、權重數據以及各種神經網絡拓撲結構時，使用接口語言IDL定義訓練迭代過程中的數據以及IDL數據結構，使用接口定義語言IDL轉換工具轉換成使用語言的函數接口，接著把函數接口集成至調用DDS中間件的應用程序或者深度學習框架，應用程序或者深度學習框架調用產生的數據結構的訂閱函數與發布函數接口，進行訓練迭代過程中的數據以及數據交互及可視化處理。

2.如權利要求1所述的基于DDS實現深度學習框架與應用程序互操作的方法，其特征在于，訓練迭代過程中的數據包括：損失值、準確率、過程中的圖片以及學習速率。

3.如權利要求2所述的基于DDS實現深度學習框架與應用程序互操作的方法，其特征在于，損失值為Pytorch深度學習框架與應用程序的交互訓練迭代過程中的損失值。

4.如權利要求3所述的基于DDS實現深度學習框架與應用程序互操作的方法，其特征在于，生成IDL數據結構包括：

使用IDL語言描述損失值數據結構；

使用代碼產生工具轉換函數接口文件；

把產生的文件加入Pytorch工程源碼以及應用程序工程源碼中。

5.如權利要求4所述的基于DDS實現深度學習框架與應用程序互操作的方法，其特征在于，還包括：通過Pytorch工程創建數據發布函數包括：

創建域參與者；

注冊IDL數據結構；

創建主題；

創建發布者；

調用pytorch訓練函數，獲取損失值；

使用損失值填充注冊的數據類型；

發布數據。

6.如權利要求5所述的基于DDS實現深度學習框架與應用程序互操作的方法，其特征在于，還包括：通過應用程序創建訂閱函數，包括：

創建域參與者；

注冊數據類型；

創建主題；

創建訂閱者；

創建監聽回調函數；

處理監聽數據IDL數據結構。

7.如權利要求6所述的基于DDS實現深度學習框架與應用程序互操作的方法，其特征在于，進行數據交互包括：

根據需要選擇PC主機網絡拓撲，保證網絡ping通；

在任意一臺主機啟動pytorch程序；

在任意一臺主機啟動應用程序；

進行數據交互。