[发明专利]内存管理方法、装置、移动终端及存储介质

说明书

本申请实施例公开了一种内存管理方法、装置、移动终端及存储介质，该方法包括：接收第一Tensor单元发送的内存申请请求，内存申请请求携带需要申请的内存空间，第一Tensor单元为多个张量Tensor单元中的任一个；检测需要申请的内存空间是否小于或等于已分配内存的当前最大可用空白内存块的容量；若需要申请的内存空间大于已分配内存的当前最大可用空白内存块的容量，对已分配内存执行内存整理操作。本申请实施例可以在神经网络算法框架下避免内存浪费。

技术领域

本申请涉及通信技术领域，具体涉及一种内存管理方法、装置、移动终端及存储介质。

背景技术

目前的神经网络算法框架(比如，Tensorflow Lite)中，可以支持Android和IOS，其在进行内存分配时，由于复杂神经网络的张量(Tensor)很多，所需占用内存大小不一，如果频繁的有小内存的分配和释放，会在整个内存块中形成一些内存碎片，而这些内存碎片无法再复用，导致内存浪费。

发明内容

本申请实施例提供了一种内存管理方法、装置、移动终端及存储介质，可以在神经网络算法框架下避免内存浪费。

第一方面，本申请实施例提供一种基于神经网络算法框架的内存管理方法，所述神经网络算法框架包括多个张量Tensor单元，其特征在于，所述方法包括：

接收第一Tensor单元发送的内存申请请求，所述内存申请请求携带需要申请的内存空间，所述第一Tensor单元为所述多个张量Tensor单元中的任一个；

检测所述需要申请的内存空间是否小于或等于已分配内存的当前最大可用空白内存块的容量；

若所述需要申请的内存空间大于所述已分配内存的当前最大可用空白内存块的容量，对所述已分配内存执行内存整理操作。

第二方面，本申请实施例提供了一种内存管理装置，所述内存管理装置应用于神经网络算法框架，所述神经网络算法框架包括多个张量Tensor单元，所述内存管理装置包括：

接收单元，用于接收第一Tensor单元发送的内存申请请求，所述内存申请请求携带需要申请的内存空间，所述第一Tensor单元为所述多个张量Tensor单元中的任一个；

检测单元，用于检测所述需要申请的内存空间是否小于或等于已分配内存的当前最大可用空白内存块的容量；

内存整理单元，用于在所述检测单元检测到所述需要申请的内存空间大于已分配内存的当前最大可用空白内存块的容量的情况下，对所述已分配内存执行内存整理操作。

第三方面，本申请实施例提供一种移动终端，包括处理器、存储器，所述存储器用于存储一个或多个程序，所述一个或多个程序被配置成由所述处理器执行，上述程序包括用于执行本申请实施例第一方面中的步骤的指令。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其中，上述计算机可读存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，上述计算机程序使得计算机执行如本申请实施例第一方面中所描述的部分或全部步骤。

第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，其中，上述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，上述计算机程序可操作来使计算机执行如本申请实施例第一方面中所描述的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包。