[发明专利]基于Caffe的数据处理方法、装置和相关产品有效
| 申请号： | 201811639458.6 | 申请日： | 2018-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN109754011B | 公开（公告）日： | 2019-11-12 |
| 发明（设计）人： | 不公告发明人 | 申请（专利权）人： | 北京中科寒武纪科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京华进京联知识产权代理有限公司 11606 | 代理人： | 朱五云 |
| 地址： | 100190 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请涉及一种基于Caffe的数据处理方法、装置和相关产品，根据配置命令在Caffe文件中定义标准化参数和CNN首层卷积层的算子类型，得到配置后Caffe文件，然后对配置后Caffe文件编译为可执行文件，并将可执行文件在人工智能处理器上运行，使人工智能处理器对卷积层的输入数据进行特征标准化，并对特征标准化后的数据执行卷积运算。该方法是将输入数据的特征标准化放进了层里进行，且在Caffe文件中定义的算子为人工智能处理器可直接操作的算子，这样，人工智能处理器就可以将输入数据的标准化处理和卷积运算融合在一起进行，大大提高了卷积神经网络进行图像数识别的效率，进一步可以使深度学习相关应用任务更加高效。 | ||
| 搜索关键词： | 人工智能 处理器 算子 可执行文件 卷积运算 标准化 数据处理 卷积 卷积神经网络 标准化参数 标准化处理 配置命令 数据执行 文件编译 直接操作 配置 图像 融合 申请 应用 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于Caffe的数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取配置命令；所述配置命令用于指示对Caffe文件进行参数配置；根据所述配置命令，在所述Caffe文件中定义标准化参数和卷积神经网络C NN首层卷积层的算子类型，得到配置后Caffe文件；所述标准化参数表示对CN N卷积层的输入数据进行特征标准化的参数；其中，在所述CNN首层卷积层中根据所述CNN首层卷积层的算子类型对所述输入数据进行标准化处理；对所述配置后Caffe文件进行编译，得到可执行文件，并将所述可执行文件在人工智能处理器上运行；所述可执行文件用于指示所述人工智能处理器对所述CNN卷积层的输入数据进行特征标准化，并对所述特征标准化后的数据执行卷积运算；所述CNN首层卷积层的算子类型为所述人工智能处理器可直接操作的算子。
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