本申请实施例提供了一种神经网络处理方法

本申请提供了一种指令执行方法

本申请涉及卷积运算技术领域，公开了一种神经网络模型的处理方法

本申请提供了一种基于卷积运算的等效变换方法、装置、设备以及存储介质，涉及神经网络技术领域。该方法包括：获取卷积运算结构中待处理的卷积运算节点；根据卷积运算节点的第一特征图参数获取步长操作节点的参数以及第二特征图参数；根据步长操作节点、第...

本申请提供了一种基于人工智能模型的数据处理方法、装置、设备及介质，涉及人工智能技术领域。该方法包括：获取人工智能模型的计算图，基于获取到的第一子图替换计算图中对应的待优化子图，并根据替换结果编辑优化标记；若确定计算图中存在预设类型的转置...

本申请提供了一种负载均衡方法、装置、设备以及存储介质，涉及人工智能技术领域。该方法包括：建立与负载对应的第一层级结构，该第一层级结构中包括与各负载一一对应的层级以及与负载之间的依赖关系对应的层级依赖关系；基于层级依赖关系对第一层级结构进...

本申请提供了一种硬件适配方法、装置、设备以及存储介质，涉及人工智能技术领域。该方法包括：获取上一次进行AI硬件适配所得的第一子图；根据第一子图生成包括若干计算节点的第二子图；基于第二子图调整负载的分配信息，并基于该分配信息进行当前次的A...

本申请实施例提供了一种神经网络模型中归一化算子的量化方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，涉及神经网络领域。该方法包括：根据浮点输出数据、量化位宽、浮点缩放参数以及第一移位数，获得第一量化系数；根据定点输入数据、第二移位数和量化位宽...

本申请涉及人工智能技术领域，公开了一种数据处理方法、电子设备及存储介质，在数据处理方法中，通过将模型中部分连接的处理层划分为一个处理层集合，并将该处理层集合中所有处理层对应的参数划分为一个参数集合，得到多个参数集合。在多核NPU进行数据...

本申请实施例提供了一种浮点型卷积算子加速方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域，该方法包括：获取待处理的图像特征图，将待处理的图像特征图通过目标识别网络进行目标识别，目标识别网络包括：至少一个卷积层；通过任一卷积层对待处理的...

本申请涉及人工智能技术领域，公开了一种数据处理方法、电子设备及存储介质，在该方法中，通过将模型中部分级联的节点划分为一个节点集合，并将该节点集合中所有节点对应的参数划分为一个参数集合，得到多个参数集合，和/或，将模型中任意一个节点的输入...

本申请涉及人工智能技术领域，公开了一种数据处理方法、电子设备及存储介质，在数据处理方法中，通过设置将模型中每个处理层的输入数据集合划分为多个数据子集合的信息。在多核NPU进行数据处理时，可以读取存储器中的切分信息，并基于切分信息，采用多...

本申请涉及人工智能技术领域，公开了一种数据处理方法、电子设备及存储介质，在数据处理方法中，通过设置对模型中节点的参数和数据的切分数，例如，将各节点的参数和输入数据划分为多个数据集合，使得多核NPU在进行数据处理时，可以读取存储器中的切分...

本申请实施例提供了一种内存信息确定方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，涉及计算机技术领域。该方法包括：获取目标计算模型的计算图后，基于计算图，确定至少两个计算分支中并行执行计算的至少一个并行分支，分别将各个并行分支划分为计算图的子...

本申请实施例提供了一种数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，涉及数据处理技术领域。该方法包括：若确定神经网络模型包括候选算子集，候选算子集依次包括一个第一卷积算子、一个重塑算子和一个转置算子，且候选算子集满足预设条件，则确定...

本申请涉及人工智能技术领域，特别涉及一种数据处理方法、介质及电子设备。该方法通过A次连乘计算，得到求积算子的定点连乘结果，并且在连乘时，每次连乘计算都获取该次的等效中间连乘结果的等效中间乘积参数和该次的等效中间连乘结果的乘积参数移位位数...

本发明涉及神经网络技术领域，公开了一种数据处理方法、存储介质及电子设备，该方法包括：将多组待处理数据输入至神经网络模型后，获取神经网络模型中各运算层的多组浮点输出数据后，对每层运算层的多组浮点输出数据进行相应的降噪或者搜索量化前后该输出...

本申请涉及计算机技术领域，公开了一种数据处理方法、系统、可读存储介质、芯片及电子设备。本申请的数据处理方法，应用于电子设备，电子设备包括第一存储器和第二存储器，并且方法包括：第一存储器从第二存储器获取第一数据，并对第一数据完成第一运算，...

本申请涉及机器学习技术领域，公开了一种神经网络模型的处理方法、电子设备及可读介质。本申请的神经网络模型的处理方法包括：确定第一神经网络模型中的转换节点；确定第一神经网络模型中各转换节点的父节点和子节点的属性值；基于第一神经网络模型中各转...

本申请提供一种数据处理方法、模型处理方法、电子设备及介质，该模型处理方法包括：电子设备获取待处理图像数据输入神经网络模型，得到图像处理结果，神经网络模型包括多个分支算子、多个与分支算子对应的截取算子以及目标算子。神经网络模型对待处理图像...