[发明专利]运算方法、装置及相关产品

权利要求书

1.一种神经网络节点的操作的创建方法，其特征在于，所述方法包括：

遍历神经网络中的节点，根据所述节点的操作和对应关系确定所述节点的操作对应的创建函数，其中，所述对应关系为操作和操作对应的创建函数之间的对应关系，所述创建函数中包括所述节点的操作所属的操作类型对应的创建模板函数，所述操作类型包括以下类型中的一种或多种：单输入单输出、单输入多输出、双输入单输出、多输入单输出，创建模板函数包括可变参数，可变参数对应的参数根据不同的操作变化；

基于所述创建模板函数获取所述操作的输入张量、解析所述节点的参数，并根据所述操作、所述输入张量和所述参数创建所述操作的输出张量；其中，基于所述创建模板函数获取所述操作的输入张量、解析所述节点的参数，并根据所述操作、所述输入张量和所述参数创建所述操作的输出张量创建模板函数，包括：根据所述创建模板函数的可变参数解析所述节点获取所述可变参数对应的参数；

根据所述操作的输入张量和输出张量以及所述参数创建所述操作。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述节点的操作对应的创建函数，包括：

根据第一对应关系确定所述节点的操作对应的创建函数，其中，第一对应关系记录的是操作和与操作对应的创建函数之间的关联关系。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述创建模板函数获取所述操作的输入张量、解析所述节点的参数，并根据所述操作、所述输入张量和所述参数创建所述操作的输出张量创建模板函数，还包括：

根据所述节点的上下文信息获取所述操作的输入张量。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

建立所述节点、创建的操作以及创建的输出张量之间的第二对应关系，并将所述第二对应关系保存为上下文信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在运行所述神经网络对应的计算图的过程中，针对计算图中的每一个节点，根据所述第二对应关系确定所述节点对应的创建的操作；

根据创建的操作确定该节点对应的计算模板函数；

基于所述计算模板函数，根据所述节点的上下文信息获取所述创建的操作的输入数据，并根据所述创建的操作和所述输入数据进行计算，得到所述节点的输出数据。

6.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在按照拓扑顺序遍历完所述神经网络的节点前，判断所述节点是否为预设节点；

若所述节点不是预设节点，则确定所述节点的操作。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据操作所属的操作类型创建与操作对应的创建模板函数，所述创建模板函数包括可变参数，所述可变参数对应的参数可以根据不同的操作变化。

8.一种神经网络节点的操作的创建装置，其特征在于，所述装置包括：

第一确定模块，用于遍历神经网络中的节点，根据所述节点的操作和对应关系确定所述节点的操作对应的创建函数，其中，所述对应关系为操作和操作对应的创建函数之间的对应关系，所述创建函数中包括所述节点的操作所属的操作类型对应的创建模板函数，所述操作类型包括以下类型中的一种或多种：单输入单输出、单输入多输出、双输入单输出、多输入单输出，创建模板函数包括可变参数，可变参数对应的参数根据不同的操作变化；

第一创建模块，用于基于所述创建模板函数获取所述操作的输入张量、解析所述节点的参数，并根据所述操作、所述输入张量和所述参数创建所述操作的输出张量；其中，所述第一创建模块，包括：解析单元，用于根据所述创建模板函数的可变参数解析所述节点获取所述可变参数对应的参数；其中，所述可变参数对应的参数可以根据不同的操作变化；

第二创建模块，用于根据所述操作的输入张量和输出张量以及所述参数创建所述操作。