[发明专利]神经网络配置方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种神经网络配置方法，其特征在于，包括：

确定神经网络中的待配置卷积层；所述待配置卷积层具有多种可用的张量数据存储格式；

在多种所述张量数据存储格式中，选取待测试张量数据存储格式；

获取所述待配置卷积层采用所述待测试存储格式执行基准测试任务时的运行延迟；

根据所述运行延迟，确定所述待配置卷积层的目标存储格式；

返回至所述确定神经网络中的待配置卷积层的步骤，直至确定所述神经网络的各个卷积层各自的目标存储格式。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述运行延迟，确定所述待配置卷积层的目标存储格式，包括：

获取当前优化运行延迟；

当所述运行延迟小于所述当前优化运行延迟时，将所述当前优化运行延迟的数值更新为所述运行延迟的数值，以及，将预设的当前优选存储格式标识更新为所述待测试存储格式的标识；

返回至所述在多种所述张量数据存储格式中，选取待测试存储格式的步骤，直至遍历多种可用的所述张量数据存储格式后，将所述当前优选存储格式标识对应的张量数据存储格式，确定为所述待配置卷积层的目标存储格式。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述待配置卷积层采用所述待测试存储格式执行基准测试任务时的运行延迟，包括：

将所述待测试存储格式的标识传入预设的基准测试函数；

运行所述基准测试函数，得到所述基准测试函数返回的所述运行延迟。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：

当所述运行延迟不小于所述当前优化运行延迟时，返回至所述在多种所述张量数据存储格式中，选取待测试存储格式的步骤。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述张量数据存储格式包括NCHW、NHWC、CHWN中的至少一种。

6.一种神经网络配置装置，其特征在于，包括：

确定模块，被配置为确定神经网络中的待配置卷积层；所述待配置卷积层具有多种可用的张量数据存储格式；

格式选取模块，被配置为在多种所述张量数据存储格式中，选取待测试张量数据存储格式；

延迟获取模块，被配置为获取所述待配置卷积层采用所述待测试存储格式执行基准测试任务时的运行延迟；

目标格式确定模块，被配置为根据所述运行延迟，确定所述待配置卷积层的目标存储格式；

返回模块，被配置为返回至所述确定神经网络中的待配置卷积层的步骤，直至确定所述神经网络的各个卷积层各自的目标存储格式。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述目标格式确定模块，还被配置为：

获取当前优化运行延迟；

当所述运行延迟小于所述当前优化运行延迟时，将所述当前优化运行延迟的数值更新为所述运行延迟的数值，以及，将预设的当前优选存储格式标识更新为所述待测试存储格式的标识；

返回至所述在多种所述张量数据存储格式中，选取待测试存储格式的步骤，直至遍历多种可用的所述张量数据存储格式后，将所述当前优选存储格式标识对应的张量数据存储格式，确定为所述待配置卷积层的目标存储格式。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述延迟获取模块，还被配置为：

将所述待测试存储格式的标识传入预设的基准测试函数；

运行所述基准测试函数，得到所述基准测试函数返回的所述运行延迟。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5中任一项所述的方法的步骤。