[发明专利]执行方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种执行方法，其特征在于，包括：

在遍历执行机器学习模型的过程中，当前被遍历的计算单元为动态计算单元时，确定所述动态计算单元对应的预设更新位置；

从所述预设更新位置获取所述动态计算单元的第一执行信息；

根据所述第一执行信息执行当前被遍历的所述计算单元。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

在当前被遍历的计算单元为非动态计算单元时，从所述机器学习模型中获取当前被遍历的所述计算单元的第二执行信息；

根据所述第二执行信息执行当前被遍历的所述计算单元。

3.根据权利要求1-2任一项所述的方法，其特征在于，确定所述动态计算单元对应的预设更新位置，包括：

将所述动态计算单元与预设映射信息进行匹配；

根据匹配结果获取所述动态计算单元对应的所述预设更新位置。

4.根据权利要求1-2任一项所述的方法，其特征在于，所述第一执行信息包括shader程序和所述shader程序的运行参数；根据所述第一执行信息执行当前被遍历的所述计算单元，包括：

利用所述运行参数对所述shader程序进行配置，并在GPU上加载执行所述shader程序。

5.根据权利要求1-2任一项所述的方法，其特征在于，所述第一执行信息包括动态库；根据所述第一执行信息执行当前被遍历的所述计算单元，包括：

在CPU的即时编辑环境下加载执行所述动态库。

6.根据权利要求1-2任一项所述的方法，其特征在于，所述第一执行信息包括脚本程序；根据所述第一执行信息执行当前被遍历的所述计算单元，包括：

在CPU的虚拟机环境下加载执行所述脚本程序。

7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：

获取所述机器学习模型的更新数据；其中，所述更新数据包括所述预设映射信息和所述第一执行信息；

存储所述更新数据。

8.一种执行方法，其特征在于，包括：

在遍历执行机器学习模型时，将当前被遍历的计算单元与预设映射信息进行匹配；其中，所述预设映射信息中包括所述机器学习模型中预设计算单元与第一执行信息之间的映射关系；

在匹配成功后，根据所述预设映射信息获取与当前被遍历的所述计算单元具有映射关系的第一执行信息；

根据所述第一执行信息执行当前被遍历的所述计算单元。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，还包括：

在匹配失败后，从所述机器学习模型中获取当前被遍历的所述计算单元的第二执行信息；

根据所述第二执行信息执行当前被遍历的所述计算单元。

10.根据权利要求8-9任一项所述的方法，其特征在于，根据所述预设映射信息获取与当前被遍历的所述计算单元具有映射关系的第一执行信息，包括：

根据所述预设映射信息确定所述第一执行信息的获取方式；其中，所述获取方式包括所述第一执行信息的标识和/或存储位置；

根据所述第一执行信息的标识和/或存储位置从本地存储设备获取所述第一执行信息。

11.根据权利要求8-9任一项所述的方法，其特征在于，所述第一执行信息包括shader程序和所述shader程序的运行参数；根据所述第一执行信息执行当前被遍历的所述计算单元，包括：

利用所述运行参数对所述shader程序进行配置，并在GPU上加载执行所述shader程序。

12.根据权利要求8-9任一项所述的方法，其特征在于，所述第一执行信息包括动态库；根据所述第一执行信息执行当前被遍历的所述计算单元，包括：

在CPU的即时编辑环境下加载执行所述动态库。