[发明专利]模型运行方法、装置、终端及存储介质

说明书

本申请实施例提供了一种模型运行方法、装置、终端及存储介质。所述方法包括：获取待运行的机器学习模型，机器学习模型包括至少一个算子；确定机器学习模型中的n个第一算子，第一算子是指第一处理器不支持运行的算子，n为正整数；基于第一算子，对机器学习模型进行调整，得到调整后的机器学习模型，调整后的机器学习模型包括第一处理器支持运行的算子；在第一处理器上运行调整后的机器学习模型。本申请实施例保证了机器学习模型在处理器上的正常运行。

技术领域

本申请实施例涉及机器学习技术领域，特别涉及一种模型运行方法、装置、终端及存储介质。

背景技术

终端可以通过机器学习模型执行不同的业务，例如，人脸检测、语音识别、图像识别等。

在相关技术中，终端使用固定的配置信息对机器学习模型进行配置，使得完成配置的机器学习模型包括的算子是固定的。

然而，不同处理器支持的算子不一样，当处理器不支持机器学习模型中包括的某些算子时，机器学习模型无法在该处理器上正常运行。

发明内容

本申请实施例提供一种模型运行方法、装置、终端及存储介质。所述技术方案如下：

一方面，本申请实施例提供一种模型运行方法，所述方法包括：

获取待运行的机器学习模型，所述机器学习模型包括至少一个算子；

确定所述机器学习模型中的n个第一算子，所述第一算子是指第一处理器不支持运行的算子，所述n为正整数；

基于所述第一算子，对所述机器学习模型进行调整，得到调整后的机器学习模型，所述调整后的机器学习模型包括所述第一处理器支持运行的算子；

在所述第一处理器上运行所述调整后的机器学习模型。

另一方面，本申请实施例提供一种一种模型运行装置，所述装置包括：

模型获取模块，用于获取待运行的机器学习模型，所述机器学习模型包括至少一个算子；

算子确定模块，用于确定所述机器学习模型中的n个第一算子，所述第一算子是指第一处理器不支持运行的算子，所述n为正整数；

模型调整模块，用于基于所述第一算子，对所述机器学习模型进行调整，得到调整后的机器学习模型，所述调整后的机器学习模型包括所述第一处理器支持运行的算子；

模型运行模块，用于在所述第一处理器上运行所述调整后的机器学习模型。

再一方面，本申请实施例提供一种终端，所述终端包括处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序由所述处理器加载并执行以实现如上述方面所述的方法。

又一方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序由处理器加载并执行以实现如上述方面所述的方法。

本申请实施例提供的技术方案可以带来如下有益效果：

通过根据机器学习模型中包括的处理器不支持运行的算子，对机器学习模型进行调整，使得调整后的机器学习模型包括的算子为处理器支持运行的算子。因为调整后的机器学习模型不包括处理器不支持运行的算子，保证了机器学习模型在处理器上的正常运行。

附图说明

图1是本申请一个实施例提供的模型运行方法的流程图；

图2是本申请一个实施例提供的调整前后机器学习模型的示意图；

图3是本申请一个实施例提供的维度变换的示意图；

图4是本申请一个实施例提供的特征级联的示意图；