[发明专利]运算方法、装置及相关产品

权利要求书

1.一种运算方法，其特征在于，包括：

在Caffe模型的配置文件中定义额外输出参数，得到调整后的Caffe配置文件，所述额外输出参数用于表示将Caffe模型的中间结果增加到所述Caffe模型的输出结果中，所述中间结果包括所述Caffe模型中至少一个非输出层的运算结果；

根据调整后的所述Caffe配置文件执行所述Caffe模型，得到包括所述中间结果的所述Caffe模型的输出结果；

其中，所述Caffe模型为融合模型，

所述运算方法适用于异构计算架构，所述异构计算架构包括通用处理器和人工智能处理器；

所述非输出层包括：运行在所述人工智能处理器上的融合子网络中的非输出层；所述融合子网络为：将Caffe模型中全部或分网络层进行算子融合后得到的网络。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

根据调整后的所述Caffe配置文件得到Caffe离线模型，以使所述Caffe离线模型在执行时，输出包括所述中间结果的所述Caffe模型的输出结果。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述额外输出参数的值包括输出标识或非输出标识，

所述额外输出参数用于表示将Caffe模型的中间结果增加到所述Caffe模型的输出结果中，包括：

所述额外输出参数的值为输出标识表示将所述Caffe模型的中间结果增加到所述Caffe模型的输出结果中。

4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，在所述Caffe模型的输出结果中，所述中间结果中各非输出层的输出结果按照网络层的名称顺序排列。

5.一种运算装置，其特征在于，包括：

参数定义模块，用于在Caffe模型的配置文件中定义额外输出参数，得到调整后的Caffe配置文件，所述额外输出参数用于表示将Caffe模型的中间结果增加到所述Caffe模型的输出结果中，所述中间结果包括所述Caffe模型中至少一个非输出层的运算结果；

模型执行模块，用于根据调整后的所述Caffe配置文件执行Caffe融合模型，得到包括所述中间结果的所述Caffe模型的输出结果，

其中，所述运算装置适用于异构计算架构，所述异构计算架构包括通用处理器和人工智能处理器；

所述非输出层包括：运行在所述人工智能处理器上的融合子网络中的非输出层；所述融合子网络为：将Caffe模型中全部或部分网络层进行算子融合后得到的网络。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，还包括：

离线模型获取模块，用于根据调整后的所述Caffe配置文件得到Caffe离线模型，以使所述Caffe离线模型在执行时，输出包括所述中间结果的所述Caffe模型的输出结果。

7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述额外输出参数的值包括输出标识或非输出标识；

所述额外输出参数用于表示将Caffe模型的中间结果增加到所述Caffe模型的输出结果中，包括：

所述额外输出参数的值为输出标识表示将所述Caffe模型的中间结果增加到所述Caffe模型的输出结果中。

8.根据权利要求5至7任一项所述的装置，其特征在于，在所述Caffe模型的输出结果中，所述中间结果中各非输出层的输出结果按照网络层的名称顺序排列。

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器，所述存储器上存储有可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4中任一项所述方法的步骤。

10.一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4任一项所述方法的步骤。