[发明专利]一种神经网络算法的评估方法、装置及电子设备

说明书

本发明实施例提供了一种神经网络算法的评估方法、装置及电子设备，包括：生成对应该神经网络矩阵的大小的映射矩阵，并且调用预设运算单元对各映射矩阵进行矩阵运算，以及统计运算时长，以及基于运算时长，确定待评估神经网络算法在预设运算单元上的运算效率，由于通过在预设运算单元对待评估神经网络算法包含的每个神经网络层对应的映射矩阵进行矩阵运算，模拟待评估神经网络算法在预设运算单元中的运行，并通过运算时长来确定待评估神经网络算法在预设运算单元上的运算效率，而运算时长可以直观的反映待评估神经网络算法在预设运算单元上的运算表现，因此，通过运算时长确定的运算效率，具有较高的准确性。

技术领域

本发明涉及神经网络算法技术领域，特别是涉及一种神经网络算法的评估方法、装置及电子设备。

背景技术

神经网络算法在开发的过程中，往往需要结合硬件的性能对开发中的神经网络算法进行测试，以判断当前开发的神经网络算法在硬件上的运算表现是否满足预期，避免出现神经网络算法开发完成后无法在硬件上运行，和/或在硬件上需要花费大量时间运行，因此，在神经网络开发的过程中需要阶段性的评估开发中的神经网络算法在特定硬件上的运算效率，以根据评估结果对开发中的神经网络算法进行调试和优化。

发明人在实现本发明的过程中发现，现有技术至少存在如下问题：

现有神经网络算法都是以神经网络的运算量来衡定，但神经网络算法的运算量只能反映神经网络算法的复杂程度，在不同硬件上相同运算量的神经网络算法其运算效率表现差异较大，因此，通过神经网络运算量评估神经网络运算效率并不准确。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种神经网络算法的评估方法，以准确评估神经网络算法在硬件上的运算效率。具体技术方案如下：

本发明实施例提供一种神经网络算法的评估方法，包括：

针对待评估神经网络算法包含的每个神经网络层对应的神经网络矩阵的大小，生成对应该神经网络矩阵的大小的映射矩阵；

调用预设运算单元按照指定的矩阵运算算法对各映射矩阵进行矩阵运算；

统计所述预设运算单元完成对所述各映射矩阵进行矩阵运算所消耗的运算时长；

基于所述运算时长，确定所述待评估神经网络算法在所述预设运算单元上的运算效率，作为所述待评估神经网络算法的评估结果。

进一步的，在所述针对待评估神经网络算法包含的每个神经网络层对应的神经网络矩阵的大小，生成对应该神经网络矩阵的大小的映射矩阵之前，所述方法包括：

基于所述待评估神经网络算法包含的每个神经网络层所包含的神经元数量，以及所述待评估神经网络算法的输入数量和输出数量，确定每个所述神经网络层对应的神经网络矩阵的大小。

进一步的，所述针对待评估神经网络算法包含的每个神经网络层对应的神经网络矩阵的大小，生成对应该神经网络矩阵的大小的映射矩阵，包括：

按照待评估神经网络算法包含的每个神经网络层对应的神经网络矩阵的大小，随机生成对应该神经网络矩阵的大小的矩阵，作为与该神经网络矩阵的大小对应的映射矩阵。

进一步的，在所述调用预设运算单元按照指定的矩阵运算算法对各映射矩阵进行矩阵运算之前，所述方法还包括：

获取所述待评估神经网络算法包含的各神经网络层之间的层间算法，作为所述矩阵运算算法。

进一步的，在所述基于所述运算时长，确定所述待评估神经网络算法在所述预设运算单元上的运算效率之前，所述方法还包括：

计算所述待评估神经网络算法的运算量；

所述基于所述运算时长，确定所述待评估神经网络算法在所述预设运算单元上的运算效率，包括：