[发明专利]确定布局顺序及数据处理的方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种确定布局顺序的方法，其特征在于，所述方法包括：

针对目标网络模型中的目标网络层，获得该目标网络层的对应输入数据的数据参数，以及获得该目标网络层的网络层参数；

根据所述数据参数和所述网络层参数，通过布局顺序预测模型确定利用该目标网络层进行数据处理时所需的各个数值的布局顺序；所述布局顺序预测模型是利用样本数据组训练得到的，所述样本数据组中包括样本数据参数、样本网络层参数以及标签，该标签用于表征：该样本数据参数和该样本网络层参数对应的最优布局顺序；所述最优布局顺序为：多种顺序布局中所对应的电子设备的性能参数值最优的布局顺序：所述电子设备的性能参数值包括以下至少一者：处理耗时、内存占用率、CPU使用率；所述各个数值包括：所述目标网络层的待处理数据及所述目标网络层内的权重数据的数值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标网络层为卷积层，所述目标网络层的对应输入数据为图像数据；

所述目标网络层的对应输入数据的数据参数包括：图像高度、图像宽度以及图像通道数量；

所述目标网络层的网络层参数包括：卷积核数量、卷积核长度、卷积核宽度以及卷积步幅。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在确定利用该目标网络层进行数据处理时所需的各个数值的布局顺序之后，所述方法还包括：

将所述目标网络模型和所述目标网络模型中每个目标网络层各自对应的布局顺序存入终端设备的存储器。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述数据参数和所述网络层参数，确定利用该目标网络层进行数据处理时所需的各个数值的布局顺序，包括：

将所述数据参数和所述网络层参数输入预先训练的布局顺序预测模型，获得该布局顺序预测模型输出的布局顺序；

将所述布局顺序预测模型所输出的布局顺序确定为：利用所述目标网络层进行数据处理时所需的各个数值的布局顺序。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在将所述数据参数和所述网络层参数输入预先训练的布局顺序预测模型之前，所述方法还包括：

获得样本数据组，所述样本数据组中包括样本数据参数、样本网络层参数以及标签，该标签用于表征：该样本数据参数和该样本网络层参数对应的最优布局顺序；

基于所述样本数据组对预设模型进行训练，并确定该预设模型的精度；

在所述精度达到精度阈值的情况下，将所述预设模型确定为所述布局顺序预测模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获得样本数据组，包括：

针对一组样本数据参数和样本网络层参数，为其生成多种布局顺序；

针对所述多种布局顺序中的每种布局顺序，按照该布局顺序对一个测试数据中的各个数值进行重新排布，并通过一个测试网络层，对重新排布后的所述测试数据进行处理，以获得用于表征处理性能的性能参数值，其中，所述测试网络层是该组样本数据参数和样本网络层参数所对应的网络层；

根据多种布局顺序各自对应的性能参数值，将最优性能参数值所对应的布局顺序确定为：该组样本数据参数和样本网络层参数所对应的最优布局顺序。