[发明专利]一种模型调试方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本公开提供了一种模型调试方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习、用户编码/编译等领域。具体实现方案为：提取网络模型中的至少一个组件，以动态图模式加载调试工具，将至少一个组件对应的算子构成信息与调试工具中的算子融合策略进行匹配处理，得到匹配结果，以及，根据匹配结果得到用于模型调试的调试信息。采用本公开，可以实现模型的调试，以优化模型的性能。

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习、用户编码/编译等领域。

背景技术

随着技术的发展，可以通过人工智能改善硬件性能，所适用的应用场景多种多样，比如涉及图文处理、图像处理、视频处理、人脸识别、目标定位等应用场景的硬件设计中都可以采用人工智能技术，即将训练好的模型部署于硬件中，以提高硬件的处理速度及处理准确率。

若模型的性能越高，则硬件的处理速度及处理准确率相应的也越高。然而，提高模型的性能，需要对模型进行调试，对此，相关技术未存在有效的解决方案。

发明内容

本公开提供了一种模型调试方法、装置、电子设备以及存储介质。

根据本公开的一方面，提供了一种模型调试方法，包括：

提取网络模型中的至少一个组件；

以动态图模式加载调试工具；

将所述至少一个组件对应的算子构成信息与所述调试工具中的算子融合策略进行匹配处理，得到匹配结果；

以及，根据所述匹配结果，得到用于模型调试的调试信息。

根据本公开的另一方面，提供了一种模型调试装置，包括：

提取模块，用于提取网络模型中的至少一个组件；

加载模块，用于以动态图模式加载调试工具；

匹配模块，用于将所述至少一个组件对应的算子构成信息与所述调试工具中的算子融合策略进行匹配处理，得到匹配结果；

调试模块，用于根据所述匹配结果，得到用于模型调试的调试信息。

根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与该至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

该存储器存储有可被该至少一个处理器执行的指令，该指令被该至少一个处理器执行，以使该至少一个处理器能够执行本公开任意一实施例所提供的方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，该计算机指令用于使该计算机执行本公开任意一项实施例所提供的方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机指令，该计算机指令被处理器执行时实现本公开任意一项实施例所提供的方法。

采用本公开，可以实现模型的调试，以优化模型的性能。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：

图1是根据本公开实施例的一分布式集群处理场景的示意图；

图2是根据本公开实施例的模型调试方法的流程示意图；

图3是根据本公开实施例的单算子及操作的示意图；

图4是根据本公开实施例的模型调试方法的流程示意图；