[发明专利]引擎测试方法及相关产品

说明书

本申请实施例公开了一种引擎测试方法及相关产品，通过将第一神经网络引擎中待测试的第一算子和第一运算对象添加至预设神经网络模型进行编译，得到编译后的第一目标神经网络模型，调用预设的神经网络框架的应用程序接口API，通过该API运行所述第一目标神经网络模型，得到运算结果，根据运算结果和预设的检查数据测试所述第一算子的正确性，如此，可通过在第一神经网络引擎中集成预设的神经网络框架，针对第一神经网络引擎中的单个验证运算结果是否正确。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，具体涉及一种引擎测试方法及相关产品。

背景技术

目前，一些公司自主研发神经网络引擎，例如，MACE移动AI计算引擎是小米开发的一款针对移动异构计算平台优化的深度学习推理框架，又例如，TF Lite是谷歌开发的神经网络引擎。其中，神经网络引擎可实现神经网络所需要的很多算子，例如深度卷积、逐点卷积、平均池化、非线性激活函数等，但是，用户不能了解神经网络引擎中算子的正确性。

发明内容

本申请实施例提供了一种引擎测试方法及相关产品，针对神经网络引擎中的算子测试该算子的运算结果是否正确。

第一方面，本申请实施例提供了一种引擎测试方法，所述方法包括：

将第一神经网络引擎中待测试的第一算子和第一运算对象添加至预设神经网络模型进行编译，得到编译后的第一目标神经网络模型；

调用预设的神经网络框架的应用程序接口API，通过所述API运行所述第一目标神经网络模型，得到运算结果；

根据所述运算结果和预设的检查数据测试所述第一算子的正确性。

第二方面，本申请实施例提供了一种引擎测试装置，所述引擎测试装置包括：

编译单元，将第一神经网络引擎中待测试的第一算子和第一运算对象添加至预设神经网络模型进行编译，得到编译后的第一目标神经网络模型；

运行单元，用于调用预设的神经网络框架的应用程序接口API，通过所述API运行所述第一目标神经网络模型，得到运算结果；

测试单元，用于根据所述运算结果和预设的检查数据测试所述第一算子的正确性。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：处理器、存储器和通信接口；以及一个或多个程序，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由所述处理器执行，所述程序包括用于如本申请实施例第一方面中所描述的部分或全部步骤的指令。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行如本申请实施例第一方面中所描述的部分或全部步骤的指令。

第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，其中，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，所述计算机程序可操作来使计算机执行如本申请实施例第一方面中所描述的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包。

实施本申请实施例，具有如下有益效果：

可以看出，本申请实施例中所描述的引擎测试方法及相关产品，通过将第一神经网络引擎中待测试的第一算子和第一运算对象添加至预设神经网络模型进行编译，得到编译后的第一目标神经网络模型，调用预设的神经网络框架的应用程序接口API，通过API运行所述第一目标神经网络模型，得到运算结果，根据运算结果和预设的检查数据测试所述第一算子的正确性，如此，可通过在第一神经网络引擎中集成预设的神经网络框架，针对第一神经网络引擎中的单个算子验证运算结果是否正确。

附图说明