[发明专利]一种数据处理方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取第一神经网络模型；

根据所述第一神经网络模型，确定第一中间计算图；

对所述第一中间计算图进行处理，得到第二中间计算图；

对所述第二中间计算图进行量化，以得到所述第一神经网络模型对应的第二神经网络模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法应用于一种编译器，所述编译器输出的所述第二神经网络模型为目标设备的输入数据，所述第一神经网络模型为所述目标设备不支持的模型类型，所述第二神经网络模型为所述目标设备支持的模型类型。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述获取第一神经网络模型，包括：

获取基于初始模型框架训练好的所述第一神经网络模型，所述初始模型框架为基于输入数据，通过模型设计工具得到的模型框架。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述对所述第一中间计算图进行处理，得到第二中间计算图，包括：

将所述第一中间计算图中的第一算子转换为第二算子，其中，所述第一算子对应数据处理过程的处理复杂度，大于所述第二算子对应数据处理过程的处理复杂度。

5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述对所述第一中间计算图进行处理，得到第二中间计算图，包括：

从所述第一中间计算图中的多个算子中，确定处理复杂度小于阈值的目标算子，并处理所述目标算子对应的数据处理过程。

6.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述对所述第一中间计算图进行处理，得到第二中间计算图，包括：

对所述第一中间计算图中的卷积运算进行拆分，其中，拆分前卷积运算的维度大于拆分后卷积运算的维度。

7.一种数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：

通信单元，用于获取第一神经网络模型；

处理单元，用于根据所述通信单元获取的所述第一神经网络模型，确定第一中间计算图；

所述处理单元，还用于对所述第一中间计算图进行处理，得到第二中间计算图；

所述处理单元，还用于对所述第二中间计算图进行量化，以得到所述第一神经网络模型对应的第二神经网络模型。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置应用于一种编译器，所述编译器输出的所述第二神经网络模型为目标设备的输入数据，所述第一神经网络模型为所述目标设备不支持的模型类型，所述第二神经网络模型为所述目标设备支持的模型类型。

9.根据权利要求7或8所述的装置，其特征在于，所述通信单元，还用于获取基于初始模型框架训练好的所述第一神经网络模型，所述初始模型框架为基于输入数据，通过模型设计工具得到的模型框架。

10.根据权利要求7或8所述的装置，其特征在于，所述处理单元，还用于将所述第一中间计算图中的第一算子转换为第二算子，其中，所述第一算子对应数据处理过程的处理复杂度，大于所述第二算子对应数据处理过程的处理复杂度。

11.根据权利要求7或8所述的装置，其特征在于，所述处理单元，还用于从所述第一中间计算图中的多个算子中，确定处理复杂度小于阈值的目标算子，并处理所述目标算子对应的数据处理过程。

12.根据权利要求7或8所述的装置，其特征在于，所述处理单元，还用于对所述第一中间计算图中的卷积运算进行拆分，其中，拆分前卷积运算的维度大于拆分后卷积运算的维度。

13.一种数据处理装置，其特征在于，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权利要求1至6中任意一项所述的方法。

14.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任意一项所述的方法。