[发明专利]数据处理模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本公开提供了一种数据处理模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域，尤其涉及深度学习、大数据处理等人工智能技术领域，具体实现方案为：获取样本数据；获取初始数据处理模型，初始数据处理模型包括：多个前向节点；确定与多个前向节点对应的多个时间依赖性特征；根据多个时间依赖性特征处理初始数据处理模型，以得到待训练数据处理模型；以及采用样本数据、多个中间计算结果训练待训练数据处理模型。由于是结合了各个前向节点的时间依赖性特征对初始数据处理模型的结构进行了相应的优化处理，能够有效降低数据处理逻辑对显存的消耗，从而有效地提升数据处理模型的训练效率，有效提升数据处理模型的数据处理效果。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及深度学习、大数据处理等人工智能技术领域，具体涉及一种数据处理模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能硬件技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理等技术；人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音识别技术、自然语言处理技术，以及机器学习、深度学习、大数据处理技术、知识图谱技术等几大方向。

相关技术中，在训练数据处理模型时，由于数据处理模型可能会产生较多的中间计算结果，这些中间计算结果会占用大量的显存，从而影响数据处理模型的训练效率。

发明内容

本公开提供了一种用于数据处理模型的训练方法、数据处理方法、装置、电子设备、存储介质以及计算机程序产品。

根据本公开的第一方面，提供了一种数据处理模型的训练方法，包括：获取样本数据；获取初始数据处理模型，初始数据处理模型包括：多个前向节点，多个前向节点用于输出与样本数据对应的多个中间计算结果；确定与多个前向节点对应的多个时间依赖性特征；根据多个时间依赖性特征处理初始数据处理模型，以得到待训练数据处理模型；以及采用样本数据、多个中间计算结果训练待训练数据处理模型，以得到目标数据处理模型。

根据本公开的第二方面，提供了一种数据处理方法，包括：获取待处理数据；将所述待处理数据输入至如上述的数据处理模型的训练方法训练得到的目标数据处理模型之中，以得到所述目标数据处理模型输出的数据处理结果。

根据本公开的第三方面，提供了一种数据处理模型的训练装置，包括：第一获取模块，用于获取样本数据；第二获取模块，用于获取初始数据处理模型，初始数据处理模型包括：多个前向节点，多个前向节点用于输出与样本数据对应的多个中间计算结果；确定模块，用于确定与多个前向节点对应的多个时间依赖性特征；第一处理模块，用于根据多个时间依赖性特征处理初始数据处理模型，以得到待训练数据处理模型；以及训练模块，用于采用样本数据、多个中间计算结果训练待训练数据处理模型，以得到目标数据处理模型。

根据本公开的第四方面，提供了一种数据处理装置，包括：第三获取模块，用于获取待处理数据；第二处理模块，用于将所述待处理数据输入至如上述的数据处理模型的训练装置训练得到的目标数据处理模型之中，以得到所述目标数据处理模型输出的数据处理结果。

根据本公开的第五方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如第一方面的数据处理模型的训练方法，或者执行如第二方面所述的数据处理方法。

根据本公开的第六方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，计算机指令用于使计算机执行如第一方面的数据处理模型的训练方法，或者执行如第二方面所述的数据处理方法。

根据本公开的第五方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现如第一方面的数据处理模型的训练方法，或者执行如第二方面所述的数据处理方法。