[发明专利]运算方法、装置及相关产品

说明书

本公开涉及一种运算方法、装置及相关产品，所述产品包括控制器单元，所述控制器单元包括：指令缓存单元、指令处理单元和存储队列单元；所述指令缓存单元，用于存储所述人工神经网络运算关联的计算指令；所述指令处理单元，用于对所述计算指令解析得到多个运算指令；所述存储队列单元，用于存储指令队列，该指令队列包括：按该队列的前后顺序待执行的多个运算指令或计算指令。通过以上方法，本公开可以提高相关产品在进行神经网络模型的运算时的运算效率。

技术领域

本公开涉及信息处理技术领域，尤其涉及一种运算方法、装置及相关产品。

背景技术

在人工智能技术领域，神经网络算法是最近非常流行的一种机器学习算法，在各种领域中都取得了非常好的效果，比如图像识别，语音识别，自然语言处理等。随着神经网络算法的发展，算法的复杂度也越来越高，为了提高识别度，模型的规模也在逐渐增大。用GPU和CPU处理起这些大规模的模型，要花费大量的计算时间，并且耗电量很大。

发明内容

有鉴于此，本公开提出了一种神经网络的计算图的配置方法及装置。

根据本公开的一方面，提供了一种神经网络的计算图的配置方法，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；

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。

在一种可能的实现方式中，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。

在一中可能的实现方式中，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。

在一中可能的实现方式中，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。

在一中可能的实现方式中，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。

在一中可能的实现方式中，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。

在一中可能的实现方式中，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。

根据本公开的另一方面，提供了一种神经网络的计算图的配置装置，所述配置装置包括：

获取模块，用于获取计算图的配置文件；