[发明专利]运算方法、装置及相关产品

权利要求书

1.一种神经网络的计算图的配置方法，其特征在于，所述配置方法包括：

获取计算图的配置文件；

解析所述配置文件得到第一数组，所述第一数组中包括表示所述计算图的节点的第一对象，所述第一对象包括节点属性键值对以及节点参数键值对，其中，所述节点属性键值对用于记录节点的属性，节点参数键值对用于记录节点的参数；其中，所述第一数组为JSON数组、第一对象为JSON对象；

判断JSON数组是否遍历完毕，如果JSON数组没有遍历完毕，则创建NodeDef类用于记录当前遍历的JSON对象表示的节点，根据所述节点参数键值对提取第一对象表示的节点的参数，并根据所述第一对象表示的节点的参数创建第一对象表示的节点；

根据第一对象的节点属性键值对提取第一对象表示的节点的属性，并为所述第一对象表示的节点添加所述属性。

2.根据权利要求1所述的配置方法，其特征在于，所述节点属性键值对的值为第二数组，所述第二数组包括第二对象，所述第二对象是用于定义该第二对象所属的节点的属性的键值对。

3.根据权利要求1所述的配置方法，其特征在于，所述节点参数键值对包括节点名称键值对和运算键值对，其中，所述节点名称键值对用于记录节点的名称，所述运算键值对用于记录节点的操作类型。

4.根据权利要求3所述的配置方法，其特征在于，根据所述节点参数键值对提取第一对象表示的节点的参数，并根据所述第一对象表示的节点的参数创建第一对象表示的节点，包括：

根据所述节点名称键值对、运算键值对提取第一对象表示的节点的名称和操作类型，并根据所述第一对象表示的节点的名称和操作类型创建第一对象表示的节点。

5.根据权利要求1所述的配置方法，其特征在于，所述第一对象还包括结构键值对，结构键值对的值为结构键值对所属节点的输入节点的名称，其中，节点的输入节点的输出数据作为该节点的输入数据，

所述配置方法还包括：

根据所述结构键值对提取第一对象表示的节点的输入节点的名称，并为所述第一对象表示的节点添加输入节点的名称。

6.根据权利要求5所述的配置方法，其特征在于，若某一节点的输入节点包括多个输出数据，结构键值对的值为第三数组，所述结构键值对的值包括用于指明所述多个输出数据中的某一个输出数据作为所述某一节点的输入数据的字符串。

7.根据权利要求1所述的配置方法，其特征在于，获取计算图的配置文件，包括：

创建第一数组；

根据神经网络模型的计算图对所述第一数组进行配置，生成计算图的配置文件。

8.一种神经网络的计算图的配置装置，其特征在于，所述配置装置包括：

获取模块，用于获取计算图的配置文件；

解析模块，用于解析所述配置文件得到第一数组，所述第一数组中包括表示所述计算图的节点的第一对象，所述第一对象包括节点属性键值对以及节点参数键值对，其中，所述节点属性键值对用于记录节点的属性，节点参数键值对用于记录节点的参数；其中，所述第一数组为JSON数组、第一对象为JSON对象；

创建模块，用于判断JSON数组是否遍历完毕，如果JSON数组没有遍历完毕，则创建NodeDef类用于记录当前遍历的JSON对象表示的节点，根据所述节点参数键值对提取第一对象表示的节点的参数，并根据所述第一对象表示的节点的参数创建第一对象表示的节点；

属性添加模块，用于根据第一对象的节点属性键值对提取第一对象表示的节点的属性，并为所述第一对象表示的节点添加所述属性。

9.一种神经网络的计算图的配置装置，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行可执行指令时实现权利要求1至7中任意一项所述的方法。

10.一种非易失性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令被处理器执行时实现权利要求1至7中任意一项所述的方法。