[发明专利]模型处理方法、装置以及电子设备

说明书

本申请实施例公开了一种模型处理方法、装置以及电子设备。所述方法包括：获取存储有算法模型的待处理模型文件，所述待处理模型文件为基于flatbuffer方式生成；读取所述待处理模型文件中的根表，所述根表存储有所述待处理模型文件所包括的模型表的存储位置；根据所述根表存储的所述存储位置获取到所述模型表；读取所述模型表中的子图表，从所述子图表中读取算子表，并对所述算子表进行解析，得到包括算子信息的解析结果；将所述解析结果按照指定的格式进行存储。通过上述方式可以实现自动化且准确的进行算子信息的统计。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，更具体地，涉及一种模型处理方法、装置以及电子设备。

背景技术

算法模型，例如神经网络模型是由大量的、简单的处理单元(称为神经元)广泛地互相连接而形成的复杂网络系统。一些算法模型具有大规模并行、分布式存储和处理、自组织、自适应和自学能力。通常在算法模型中包括有大量的算子。在相关的算子统计方法中，效率和准确率都无法得到有效的保证。

发明内容

鉴于上述问题，本申请提出了一种模型处理方法、装置以及电子设备，以改善上述问题。

第一方面，本申请提供了一种模型处理方法，应用于模型处理装置，所述方法包括：获取存储有算法模型的待处理模型文件，所述待处理模型文件为基于flatbuffer方式生成；读取所述待处理模型文件中的根表，所述根表存储有所述待处理模型文件所包括的模型表的存储位置；根据所述根表存储的所述存储位置获取到所述模型表；读取所述模型表中的子图表，从所述子图表中读取算子表，并对所述算子表进行解析，得到包括算子信息的解析结果；将所述解析结果按照指定的格式进行存储。

第二方面，本申请提供了一种模型处理装置，所述装置包括：文件获取单元，用于获取存储有算法模型的待处理模型文件，所述待处理模型文件为基于flatbuffer方式生成；文件读取单元，用于读取所述待处理模型文件中的根表，所述根表存储有所述待处理模型文件所包括的模型表的存储位置；数据获取单元，用于根据所述根表存储的所述存储位置获取到所述模型表；数据解析单元，用于读取所述模型表中的子图表，从所述子图表中读取算子表，并对所述算子表进行解析，得到包括算子信息的解析结果；数据存储单元，用于将所述解析结果按照指定的格式进行存储。

第四方面，本申请提供了一种电子设备，包括处理器以及存储器；一个或多个程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述处理器执行以实现上述的方法。

第五方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有程序代码，其中，在所述程序代码被启动控制器运行时执行上述的方法。

本申请提供的一种模型处理方法、装置以及电子设备，获取存储有算法模型的待处理模型文件，所述待处理模型文件为基于flatbuffer方式生成；读取所述待处理模型文件中的根表，所述根表存储有所述待处理模型文件所包括的模型表的存储位置；根据所述根表存储的所述存储位置获取到所述模型表；读取所述模型表中的子图表，从所述子图表中读取算子表，并对所述算子表进行解析，得到包括算子信息的解析结果；将所述解析结果按照指定的格式进行存储，通过上述方式可以实现自动化且准确的进行算子信息的统计。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1示出了本申请实施例提出的一种模型处理方法的流程图；

图2示出了本申请一实施例提出的一种模型处理方法的中一种算法模型文件的组织形式的示意图；

图3示出了本申请另一实施例提出的一种模型处理方法的流程图；

图4示出了本申请再一实施例提出的一种模型处理方法的流程图；