确定布局顺序及数据处理的方法、装置、设备及存储介质与流程

文档序号:20920706发布日期:2020-05-29 14:06阅读:来源:国知局

技术特征:

1.一种确定布局顺序的方法,其特征在于,所述方法包括:

针对目标网络模型中的目标网络层,获得该目标网络层的对应输入数据的数据参数,以及获得该目标网络层的网络层参数;

根据所述数据参数和所述网络层参数,确定利用该目标网络层进行数据处理时所需的各个数值的布局顺序。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述目标网络层为卷积层,所述目标网络层的对应输入数据为图像数据;

所述目标网络层的对应输入数据的数据参数包括:图像高度、图像宽度以及图像通道数量;

所述目标网络层的网络层参数包括:卷积核数量、卷积核长度、卷积核宽度以及卷积步幅。

3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,在确定利用该目标网络层进行数据处理时所需的各个数值的布局顺序之后,所述方法还包括:

将所述目标网络模型和所述目标网络模型中每个目标网络层各自对应的布局顺序存入终端设备的存储器。

4.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述根据所述数据参数和所述网络层参数,确定利用该目标网络层进行数据处理时所需的各个数值的布局顺序,包括:

将所述数据参数和所述网络层参数输入预先训练的布局顺序预测模型,获得该布局顺序预测模型输出的布局顺序;

将所述布局顺序预测模型所输出的布局顺序确定为:利用所述目标网络层进行数据处理时所需的各个数值的布局顺序。

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,在将所述数据参数和所述网络层参数输入预先训练的布局顺序预测模型之前,所述方法还包括:

获得样本数据组,所述样本数据组中包括样本数据参数、样本网络层参数以及标签,该标签用于表征:该样本数据参数和该样本网络层参数对应的最优布局顺序;

基于所述样本数据组对预设模型进行训练,并确定该预设模型的精度;

在所述精度达到精度阈值的情况下,将所述预设模型确定为所述布局顺序预测模型。

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述获得样本数据组,包括:

针对一组样本数据参数和样本网络层参数,为其生成多种布局顺序;

针对所述多种布局顺序中的每种布局顺序,按照该布局顺序对一个测试数据中的各个数值进行重新排布,并通过一个测试网络层,对重新排布后的所述测试数据进行处理,以获得用于表征处理性能的性能参数值,其中,所述测试网络层是该组样本数据参数和样本网络层参数所对应的网络层;

根据多种布局顺序各自对应的性能参数值,将最优性能参数值所对应的布局顺序确定为:该组样本数据参数和样本网络层参数所对应的最优布局顺序。

7.一种数据处理方法,其特征在于,所述方法包括:

针对目标网络模型中的每个网络层,获得该网络层的上一网络层所处理得到的待处理数据的中间结果;

按照利用该网络层进行数据处理时所需的各个数值的布局顺序,对所述中间结果中的各个数值进行重新排布,其中,多个网络层各自对应的布局顺序不全部相同;

通过该网络层,对重新排布后的所述中间结果进行处理,以获得该网络层所处理得到的所述待处理数据的另一中间结果。

8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述方法应用于终端设备;所述针对目标网络模型中的每个网络层,获得该网络层的上一网络层所处理得到的待处理数据的中间结果,包括:

针对目标网络模型中的每个网络层,所述终端设备的存储器从所述终端设备的处理器获得:该网络层的上一网络层所处理得到的待处理数据的中间结果;

所述按照利用该网络层进行数据处理时所需的各个数值的布局顺序,对所述中间结果中的各个数值进行重新排布,包括:

所述存储器按照利用该网络层进行数据处理时所需的各个数值的布局顺序,对所述中间结果中的各个数值进行重新排布;

所述通过该网络层,对重新排布后的所述中间结果进行处理,包括:

所述存储器将所述网络层的重新排布后的网络层权重、以及重新排布后的所述中间结果输入所述处理器,所述处理器根据重新排布后的所述网络层权重,对重新排布后的所述中间结果进行处理。

9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

在对所述待处理数据进行处理之前,预先针对每个网络层,按照利用该网络层进行数据处理时所需的各个数值的布局顺序,对该网络层的网络层权重进行重新排序,以获得重新排布后的网络层权重;

对该网络层的重新排布后的网络层权重进行存储。

10.一种确定布局顺序的装置,其特征在于,所述装置包括:

参数获得模块,用于针对目标网络模型中的目标网络层,获得该目标网络层的对应输入数据的数据参数,以及获得该目标网络层的网络层参数;

布局顺序确定模块,用于根据所述数据参数和所述网络层参数,确定利用该目标网络层进行数据处理时所需的各个数值的布局顺序。

11.一种数据处理装置,其特征在于,所述装置包括:

中间结果获得模块,用于针对目标网络模型中的每个网络层,获得该网络层的上一网络层所处理得到的待处理数据的中间结果;

中间结果排布模块,用于按照利用该网络层进行数据处理时所需的各个数值的布局顺序,对所述中间结果中的各个数值进行重新排布,其中,多个网络层各自对应的布局顺序不全部相同;

处理模块,用于通过该网络层,对重新排布后的所述中间结果进行处理,以获得该网络层所处理得到的所述待处理数据的另一中间结果。

12.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行时实现如权利要求1至6任一所述的方法的步骤。

13.一种终端设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行时实现如权利要求7至9任一所述的方法的步骤。

14.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时,实现如权利要求1至6任一或7至9任一所述的方法中的步骤。


技术总结
本申请实施例涉及一种确定布局顺序及数据处理的方法、装置、设备及存储介质,旨在解决网络模型在电子设备上运行期间,网络模型受限于电子设备硬件条件的问题。所述确定布局顺序的方法包括:针对目标网络模型中的目标网络层,获得该目标网络层的对应输入数据的数据参数,以及获得该目标网络层的网络层参数;根据所述数据参数和所述网络层参数,确定利用该目标网络层进行数据处理时所需的各个数值的布局顺序。

技术研发人员:张晓扬;张孝斌;田忠博;户忠哲;朱泓睿;肖俊敏
受保护的技术使用者:北京迈格威科技有限公司
技术研发日:2019.12.24
技术公布日:2020.05.29
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