[發明專利]數據處理方法、裝置、設備以及存儲介質

有效

• 申請號: 202011521747.3
• 申請日: 2020-12-21
• 公開（公告）號: CN112506796B
• 公開（公告）日: 2022-06-10
• 發明（設計）人: 田碩;駱濤;寧哲峰;藍翔;于佃海;馬艷軍
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06F11/36
• 分類號: G06F11/36;G06N20/00
• 代理公司: 北京市鑄成律師事務所 11313
• 代理人: 郭麗祥;王姍姍

本公開公開了數據處理方法、裝置、設備和計算機存儲介質，涉及深度學習、大數據等人工智能領域。具體實現方案為：在當前的測試任務的提交信息中，提取構建模型所需要的依賴包所在的第一子目錄；在所述第一子目錄與歷史的測試任務的提交信息中的第二子目錄相同的情況下，從本地存儲模塊中獲得所述依賴包。本公開實施例能夠提高依賴包獲取的效率，進而提高根據依賴包構建模型的過程的執行效率。

技術領域

本公開涉及計算機技術領域，尤其涉及深度學習、大數據等人工智能領域。

背景技術

隨著計算機技術的發展，計算機技術的智能化程度也越來越高，實現智能化的計算機技術，計算機模型往往是必不可少的工具之一。計算機模擬模型：指利用計算機大量、高速處理信息的能力，在計算機內設置一定環境，以程序來實現客觀系統中的某些規律或規則并高速運行，以便觀察與預測客觀系統狀況的一種強有力的概念模式。

計算機模型可以包括深度學習模型、機器學習模型等。這些模型在使用前均需要進行構建。由于計算機模型技術也處于快速發展的過程中，不同計算機模型構建過程通常也會使用某一些相同的依賴包，依賴包中包含構建計算機模型所需要的一些數據。計算機模型構建技術的改進，不僅涉及模型本身的優化，模型構建的速度也是一個改進和優化的方向。

發明內容

本公開提供了一種用于數據處理方法、裝置、設備以及存儲介質。

根據本公開的一方面，提供了一種數據處理方法，包括：

基于當前的測試任務，提取構建模型所需要的依賴包所在的第一子目錄；

將第一子目錄與歷史的測試任務對應的第二子目錄相比較；

基于第一比較結果，從本地存儲模塊中獲得依賴包，第一比較結果為第一子目錄與第二子目錄相同。

根據本公開的另一方面，提供了一種數據處理裝置，包括：

第一子目錄提取模塊，用于基于當前的測試任務，提取構建模型所需要的依賴包所在的第一子目錄；

比較模塊，用于將第一子目錄與歷史的測試任務對應的第二子目錄相比較；

第一獲得模塊，用于基于第一比較結果，從本地存儲模塊中獲得依賴包，第一比較結果為第一子目錄與第二子目錄相同。

根據本公開的又一方面，提供了一種電子設備，包括：

至少一個處理器；以及

與至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，

存儲器存儲有可被至少一個處理器執行的指令，指令被至少一個處理器執行，以使至少一個處理器能夠執行本公開任意一個實施例所提供的方法。

根據本公開的又一方面，提供了一種存儲有計算機指令的非瞬時計算機可讀存儲介質，計算機指令用于使計算機執行本公開任意一個實施例所提供的方法。

根據本公開的又一方面，提供了一種計算機程序產品，包括計算機指令，該計算機指令被處理器執行時實現本公開任意一個實施例中所提供的方法。

根據本公開的又一方面，提供了一種計算機程序產品，包括計算機指令，該計算機指令被處理器執行時實現本公開任意一項實施例所提供的方法。

根據本公開的技術，能夠以更快的速度獲取構建模型需要的依賴包，使得根據本公開實施例獲得依賴包進行模型構建的過程效率得以提高。

應當理解，本部分所描述的內容并非旨在標識本公開的實施例的關鍵或重要特征，也不用于限制本公開的范圍。本公開的其它特征將通過以下的說明書而變得容易理解。

附圖說明

附圖用于更好地理解本方案，不構成對本公開的限定。其中：