[发明专利]mxnet系统中深度学习数据的输出方法和装置

权利要求书

1.一种mxnet系统中深度学习数据的输出方法，其特征在于，包括：

在接收到展示模型的深度学习的过程数据的输出请求后，获取存储所述模型的数据的路径信息以及运行所述模型的硬件资源信息；

在检测到存储路径和硬件资源信息配置完成后，利用为所述模型配置的硬件资源执行容器的创建操作；

在所述容器中导入用于执行深度学习操作的第一镜像以及用于可视化输出数据的第二镜像；

在所述第一镜像调用所述路径信息对应的数据运行所述模型过程中，通过所述第二镜像输出所述运行过程中的数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述容器中导入用于执行深度学习操作的第一镜像以及用于可视化输出数据的第二镜像，包括：

根据所述存储所述模型的数据的路径信息以及硬件资源信息，生成所述模型对应的配置文件；

根据所述配置文件，依次导入所述第一镜像和所述第二镜像。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于：

所述在所述容器中导入用于执行深度学习操作的第一镜像以及用于可视化输出数据的第二镜像之前，所述方法还包括：

判断所述第一镜像对应的第一应用是否能够直接调用所述第二镜像对应的第二应用，得到判断结果；

如果判断结果为所述第一应用不能直接调用所述第二应用，则获取所述第一应用实现调用所述第二镜像所需的组件；

所述在所述容器中导入用于执行深度学习操作的第一镜像以及用于可视化输出数据的第二镜像，包括：

在完成第一镜像的数据导入操作后，导入所述组件信息的数据；

在检测到所述组件的数据导入成功的后，导入所述第二镜像的数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述第一镜像调用所述路径信息对应的数据运行所述模型过程中，通过所述第二镜像输出所述运行过程中的数据，包括：

接收外部的数据输出的配置请求，其中所述配置请求包括所述数据名称和输出形式；

根据所述配置请求中的数据名称，筛选符合所述数据名称的数据；

将筛选得到的数据按照所述配置请求中的输出格式输出。

5.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，所述在所述第一镜像调用所述路径信息对应的数据运行所述模型过程中，通过所述第二镜像输出所述运行过程中的数据之后，所述方法还包括：

接收对所述第二镜像输出数据的控制请求，其中所述控制请求包括输出状态和/或输出速度的配置信息；

根据所述控制请求中的配置信息，控制所述第二镜像输出的数据的输出操作。

6.一种mxnet系统中深度学习数据的输出装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于在接收到展示模型的深度学习的过程数据的输出请求后，获取存储所述模型的数据的路径信息以及运行所述模型的硬件资源信息；

创建模块，用于在检测到存储路径和硬件资源信息配置完成后，利用为所述模型配置的硬件资源执行容器的创建操作；

导入模块，用于在所述容器中导入用于执行深度学习操作的第一镜像以及用于可视化输出数据的第二镜像；

输出模块，用于在所述第一镜像调用所述路径信息对应的数据运行所述模型过程中，通过所述第二镜像输出所述运行过程中的数据。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述导入模块包括：

生成单元，用于根据所述存储所述模型的数据的路径信息以及硬件资源信息，生成所述模型对应的配置文件；

第一导入单元，用于根据所述配置文件，依次导入所述第一镜像和所述第二镜像。