[发明专利]一种数据格式变换方法、装置及计算机可读存储介质

说明书

本申请提供了一种数据格式变换方法、装置及计算机可读存储介质，该数据格式变换方法包括：采用标准格式描述，分别描述传递至目标神经网络层的目标数据的初始数据格式，以及目标神经网络层所支持的有效数据格式；在初始数据格式与有效数据格式不相符时，获取初始数据格式与有效数据格式的差异属性；通过对应于差异属性的格式变换策略，对初始数据格式进行变换。通过本申请方案的实施，采用统一的格式描述来对输入至神经网络层的数据格式以及神经网络层所支持的数据格式进行描述，并基于两种格式之间的差异来对进行数据格式变换，有效扩展了格式变换的适用性，保证了格式变换的有效性。

技术领域

本申请涉及电子技术领域，尤其涉及一种数据格式变换方法、装置及计算机可读存储介质。

背景技术

人工神经网络或者基于人工神经网络的深度学习方法目前取得了巨大进展，已被成功地应用到图像处理、语言处理等多个领域。

在各种神经网络加速硬件中，当一个标准格式的数据经过某个神经网络层的加速计算之后，可能会成为一种非标准的数据格式，而这种非标准的数据格式可能无法被下一个神经网络层直接使用，这种情况下，就需要对格式进行变换。目前，在进行格式变换时，通常是针对几种特定格式之间进行变换，例如仅支持将格式A变换为格式B，然而在实际应用中，神经网络加速计算通常可能会针对不同层采用不同的格式，或神经网络层的输出格式会根据不同输入对应变化，则神经网络中所涉及到的格式类型较为繁杂，从而目前的格式变换方式在某些情况下则无法良好的实现格式变换，格式变换的局限性较强、适用性和有效性较差。

发明内容

本申请实施例提供了一种数据格式变换方法、装置及计算机可读存储介质，至少能够解决相关技术在神经网络加速计算中只能支持固定格式之间的格式变换，所导致的格式变换的局限性较强、适用性和有效性较差的问题。

本申请实施例第一方面提供了一种数据格式变换方法，包括：

采用标准格式描述，分别描述传递至目标神经网络层的目标数据的初始数据格式，以及所述目标神经网络层所支持的有效数据格式；其中，所述标准格式描述包括：数据的维度类型描述、各维度类型所对应的维度值描述；

在所述初始数据格式与所述有效数据格式不相符时，获取所述初始数据格式与所述有效数据格式的差异属性；

通过对应于所述差异属性的格式变换策略，对所述初始数据格式进行变换。

本申请实施例第二方面提供了一种数据格式变换装置，包括：

描述模块，用于采用标准格式描述，分别描述传递至目标神经网络层的目标数据的初始数据格式，以及所述目标神经网络层所支持的有效数据格式；其中，所述标准格式描述包括：数据的维度类型描述、各维度类型所对应的维度值描述；

获取模块，用于在所述初始数据格式与所述有效数据格式不相符时，获取所述初始数据格式与所述有效数据格式的差异属性；

变换模块，用于通过对应于所述差异属性的格式变换策略，对所述初始数据格式进行变换。

本申请实施例第三方面提供了一种电子装置，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时，实现上述本申请实施例第一方面提供的数据格式变换方法中的各步骤。

本申请实施例第四方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，实现上述本申请实施例第一方面提供的数据格式变换方法中的各步骤。