[发明专利]一种数据处理的方法、系统、设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种数据处理的方法，其特征在于，包括：

获取预设数据处理模型、待处理数据及数据处理设备的设备数量；

依据所述设备数量将所述预设数据处理模型按照通道拆分为对应数目的数据处理子模型，并令所述数据处理子模型分别在所述数据处理设备上运行；

将所述待处理数据分别输入到每个所述数据处理子模型中，并令每个所述数据处理子模型对所述待处理数据进行处理；

根据每个所述数据处理子模型得到的处理结果确定最终数据处理结果；

依据所述设备数量将所述预设数据处理模型按照通道拆分为对应数目的数据处理子模型，包括：

依据所述设备数量将所述预设数据处理模型每一层的输入通道和输出通道分别进行拆分，得到所述数据处理子模型；

令每个所述数据处理子模型对所述待处理数据进行处理，包括：

确定每个所述数据处理子模型中混淆层的位置；

依据所述设备数量将所述混淆层的输出结果平均分为对应数目的输出子结果，并将所述输出子结果均匀输入到每个所述数据处理子模型的混淆层的下一层中。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述待处理数据分别输入到每个所述数据处理子模型中，包括：

依据所述设备数量对所述待处理数据进行随机选择，得到对应数目的待处理数据子集；

将每个所述待处理数据子集分别输入至每个所述数据处理子模型中。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述待处理数据参数分别输入到每个所述数据处理子模型中，包括：

按照预设顺序对所述待处理数据进行排序，并依据所述设备数量将排序后的待处理数据划分为对应数目的待处理数据子集；

将每个所述待处理数据子集分别输入至每个所述数据处理子模型中。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在令所述数据处理子模型分别在所述数据处理设备上运行之后，还包括：

获取训练数据，并利用所述训练数据对每个所述数据处理子模型进行重训练。

5.一种数据处理的系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取预设数据处理模型、待处理数据及数据处理设备的设备数量；

拆分模块，用于依据所述设备数量将所述预设数据处理模型按照通道拆分为对应数目的数据处理子模型，并令所述数据处理子模型分别在所述数据处理设备上运行；

数据处理模块，用于将所述待处理数据分别输入到每个所述数据处理子模型中，并令每个所述数据处理子模型对所述待处理数据进行处理；

确定模块，用于根据每个所述数据处理子模型得到的处理结果确定最终数据处理结果；

所述拆分模块包括：

拆分子模块，用于依据所述设备数量将所述预设数据处理模型每一层的输入通道和输出通道分别进行拆分，得到所述数据处理子模型；

所述数据处理模块包括：

确定子模块，用于确定每个所述数据处理子模型中混淆层的位置；

输出子模块，用于依据所述设备数量将所述混淆层的输出结果平均分为对应数目的输出子结果，并将所述输出子结果均匀输入到每个所述数据处理子模型的混淆层的下一层中。

6.一种数据处理设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4任一项所述数据处理的方法的步骤。

7.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述数据处理的方法的步骤。