[发明专利]搜索网络的方法、装置、电子设备和计算机可读介质

权利要求书

1.一种搜索网络的方法，包括：

获取网络运行环境信息，所述网络运行环境信息用于表征网络的运行条件；

根据所述网络运行环境信息从网络搜索空间获取至少一个待处理网络；

对所述至少一个待处理网络进行训练，得到对应所述网络运行环境信息的目标网络。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述网络运行环境信息从网络搜索空间获取至少一个待处理网络，包括：

将所述网络运行环境信息转换为目标网络参数，所述目标网络参数用于表征满足所述网络运行环境信息的网络参数，包括以下至少一项：网络层数、网络数据处理单元数、网络输入分辨率；

根据所述目标网络参数从所述网络搜索空间获取至少一个待处理网络。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述网络运行环境信息包括处理器主频，以及

所述将所述网络运行环境信息转换为目标网络参数，包括：

获取基准网络数据处理单元的单元数据处理量；

根据所述处理器主频与所述单元数据处理量的比值确定网络层数和所述网络层数中每一层网络的基准网络数据处理单元的数量。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述网络运行环境信息包括网络带宽，以及

所述将所述网络运行环境信息转换为目标网络参数，包括：

将所述网络带宽设置为初始网络层数与每个所述初始网络层数包含的、初始网络数据处理单元的单元数据处理量的乘积，确定对应所述网络带宽的初始网络层数和初始网络数据处理单元数。

5.根据权利要求2所述的方法，其中，所述将所述网络运行环境信息转换为目标网络参数，包括：

根据所述网络层数、网络数据处理单元数和网络输入分辨率预测网络运行时间。

6.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述目标网络参数从所述网络搜索空间获取至少一个待处理网络，包括：

根据所述目标网络参数从所述网络搜索空间随机选取初始网络集合；

对所述初始网络集合内的每个初始网络进行训练，按照训练精确度从高到低的顺序、从所述初始网络集合中选择至少一个更新网络；

对于所述至少一个更新网络中的更新网络，从该更新网络的设定范围内选择至少一个待处理网络。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述从该更新网络的设定范围内选择至少一个待处理网络，包括：

在该更新网络所述设定范围内选择至少一个候选网络；

获取所述至少一个候选网络中每个候选网络的网络参数，并根据网络参数从所述至少一个候选网络中选择至少一个待处理网络。

8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述至少一个待处理网络进行训练，得到对应所述网络运行环境信息的目标网络，包括：

通过随机算法对所述至少一个待处理网络进行训练，得到对应所述网络运行环境信息的目标网络。

9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述至少一个待处理网络进行训练，得到对应所述网络运行环境信息的目标网络，包括：

通过第一设定数量的样本对所述至少一个待处理网络中的每个待处理网络进行训练，得到对应所述至少一个待处理网络的至少一个第一训练精确度；

响应于所述至少一个第一训练精确度都不大于等于设定精确度阈值，执行以下训练步骤：按照精确度从高到低的顺序、从所述至少一个待处理网络中选择至少一个二级网络；通过第二设定数量的样本对所述至少一个二级网络中的每个二级网络进行训练，得到对应每个二级网络的第二训练精确度；重复所述训练步骤，直到获取训练精确度大于等于所述设定精确度阈值的目标网络。

10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述获取训练精确度大于等于所述设定精确度阈值的目标网络，包括：

响应于存在训练精确度大于等于所述设定精确度阈值的多个初始目标网络，根据所述多个初始目标网络的网络参数，从所述多个初始目标网络中选择目标网络。