[发明专利]测试方法、装置及相关产品

说明书

本公开涉及测试方法、装置及相关产品，所述产品包括控制器单元，所述控制器单元包括：指令缓存单元、指令处理单元和存储队列单元；所述指令缓存单元，用于存储所述人工神经网络运算关联的计算指令；所述指令处理单元，用于对所述计算指令解析得到多个运算指令；所述存储队列单元，用于存储指令队列，该指令队列包括：按该队列的前后顺序待执行的多个运算指令或计算指令。通过以上方法，本公开可以提高相关产品在进行神经网络模型的运算时的运算效率。

技术领域

本公开涉及信息处理技术领域，尤其涉及一种测试方法、装置及相关产品。

背景技术

在人工智能技术领域，神经网络算法是最近非常流行的一种机器学习算法，在各种领域中都取得了非常好的效果，比如图像识别，语音识别，自然语言处理等。随着神经网络算法的发展，算法的复杂度也越来越高，为了提高识别度，模型的规模也在逐渐增大。

发明内容

根据本公开的第一方面，提供了一种测试方法，所述方法包括：

解析神经网络的测试文件，得到第一计算图；

根据所述第一计算图，通过通用处理器运算，得到第一运算结果；

根据所述第一计算图，通过人工智能处理器运算，得到第二运算结果；

根据所述第一运算结果和所述第二运算结果，得到所述神经网络的测试结果。

根据本公开的第二方面，提供了一种测试装置，包括：

解析单元，用于解析神经网络的测试文件，得到第一计算图；

第一运算单元，用于根据所述第一计算图，通过通用处理器运算，得到第一运算结果；

第二运算单元，用于根据所述第一计算图，通过人工智能处理器运算，得到第二运算结果；

测试结果生成单元，用于根据所述第一运算结果和所述第二运算结果，得到所述神经网络的测试结果。

根据本公开的第三方面，提供了一种测试装置，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行上述第一方面所述的方法。

根据本公开的第四方面，提供了一种非易失性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述第一方面所述的方法。

通过解析神经网络的测试文件，得到第一计算图后，分别通过通用处理器和人工智能处理器进行运算，得到第一运算结果和第二运算结果，并基于第一运算结果和第二运算结果得到神经网络的测试结果，根据本公开的各方面实施例的测试方法、装置及相关产品，能够使得对于任意待测试的神经网络的基础编程库，均可以通过比较在通用处理器和人工智能处理器下的运算结果之间的偏差，得到神经网络的测试结果，从而在不依赖于神经网络的框架的基础上完成测试，从而提高开发人员的效率。

根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本公开的其它特征及方面将变得清楚。

附图说明

包含在说明书中并且构成说明书的一部分的附图与说明书一起示出了本公开的示例性实施例、特征和方面，并且用于解释本公开的原理。

图1示出根据本公开一应用示例的示意图。

图2示出根据本公开一实施例的运算方法的流程图。

图3示出根据本公开一实施例的运算方法的流程图。

图4示出根据本公开一实施例的运算方法的流程图。

图5示出根据本公开一实施例的运算方法的流程图。