[发明专利]一种特征图数据的量化方法、装置、电子设备及存储介质有效
| 申请号： | 201910579099.8 | 申请日： | 2019-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN110309877B | 公开（公告）日： | 2021-12-07 |
| 发明（设计）人： | 朱琳;韩布和;曲春雨;陈振;王天飞;张红光;喻友平;吴甜 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人： | 孟金喆 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种特征图数据的量化方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：按照预先确定的DDR的数据存储格式，在DDR中获取当前周期对应的至少一个输入行内的各个Int8的原始特征图数据，并将各个Int8的原始特征图数据转换为与其对应的输入特征图数据；通过卷积神经网络的当前操作单元对各个输入特征图数据进行处理，获取到当前周期对应的输出行内的各个输出特征图数据，并将各个输出特征图数据转换为与其对应的Float16的输出特征图数据；根据各个Float16的输出特征图数据确定输出行的目标量化参数；使用目标量化参数将各个Float16的输出特征图数据转换为Int8的目标特征图数据，并将各个Int8的目标特征图数据和目标量化参数存储到DDR中。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 特征 数据 量化 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种特征图数据的量化方法，其特征在于，所述方法包括：按照预先确定的双倍速率同步动态随机存储器DDR的数据存储格式，在所述DDR中获取当前周期对应的至少一个输入行内的各个8位整型定点Int8的原始特征图数据，并将各个Int8的原始特征图数据转换为与其对应的输入特征图数据；通过卷积神经网络的当前操作单元对各个输入特征图数据进行处理，获取到所述当前周期对应的输出行内的各个输出特征图数据，并将各个输出特征图数据转换为与其对应的16位浮点Float16的输出特征图数据；根据各个Float16的输出特征图数据确定所述输出行的目标量化参数；使用所述目标量化参数将各个Float16的输出特征图数据转换为Int8的目标特征图数据，并将各个Int8的目标特征图数据和所述目标量化参数存储到所述DDR中。
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