【技术实现步骤摘要】
设备运行方法、装置、存储介质及电子设备
本申请属于电子设备
，尤其涉及一种设备运行方法、装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork，ANN)以及基于人工神经网络的深度学习方法已经越来越多地应用到诸如图像识别、场景判断、智能推荐等人工智能领域，并且在各方面展现了其优越性。针对人工神经网络的硬件加速也是一个热门的研究领域。然而，相关技术中，在为人工神经网络设计硬件加速时，无法比较人工神经网络在不同的运行环境中的运行效率。
技术实现思路
本申请实施例提供一种设备运行方法、装置、存储介质及电子设备，可以比较人工神经网络在不同的运行环境中的运行效率。第一方面，本申请实施例提供一种设备运行方法，包括：获取神经网络模型，并确定所述神经网络模型中各神经层对应的算子；配置各所述算子对应的接口；获取多组不同的运行环境对应的配置参数，所述运行环境对应的配置参数用于指定在电子设备中运行所述神经网络模型时各神经层的运行环境；按照每...
【技术保护点】
1.一种设备运行方法，其特征在于，包括：/n获取神经网络模型，并确定所述神经网络模型中各神经层对应的算子；/n配置各所述算子对应的接口；/n获取多组不同的运行环境对应的配置参数，所述运行环境对应的配置参数用于指定在电子设备中运行所述神经网络模型时各神经层的运行环境；/n按照每一组所述运行环境对应的配置参数，在所述电子设备中运行所述神经网络模型，其中，在不同的运行环境下运行所述神经网络模型时，通过各算子对应的接口调用对应的算子；/n基于每一组所述运行环境对应的配置参数，输出所述神经网络模型在对应的运行环境下的运行结果数据，以比较所述神经网络模型在不同运行环境下的运行效率。/n
【技术特征摘要】
1.一种设备运行方法，其特征在于，包括：
获取神经网络模型，并确定所述神经网络模型中各神经层对应的算子；
配置各所述算子对应的接口；
获取多组不同的运行环境对应的配置参数，所述运行环境对应的配置参数用于指定在电子设备中运行所述神经网络模型时各神经层的运行环境；
按照每一组所述运行环境对应的配置参数，在所述电子设备中运行所述神经网络模型，其中，在不同的运行环境下运行所述神经网络模型时，通过各算子对应的接口调用对应的算子；
基于每一组所述运行环境对应的配置参数，输出所述神经网络模型在对应的运行环境下的运行结果数据，以比较所述神经网络模型在不同运行环境下的运行效率。
2.根据权利要求1所述的设备运行方法，其特征在于，所述方法还包括：获取各所述算子对应的参数；
所述在不同的运行环境下运行所述神经网络模型时，通过各算子对应的接口调用对应的算子包括：在不同的运行环境下运行所述神经网络模型时，获取各算子对应的参数，并根据各算子对应的参数选择对应的目标算子，通过各所述目标算子对应的接口调用所述对应的目标算子。
3.根据权利要求1所述的设备运行方法，其特征在于，所述运行环境至少包括CPU运行环境、FPGA运行环境和模拟器运行环境；
所述基于每一组所述运行环境对应的配置参数，输出所述神经网络模型在对应的运行环境下的运行结果数据，以比较所述神经网络模型在不同运行环境下的运行效率，包括：
基于每一组所述运行环境对应的配置参数，输出所述神经网络模型在对应的运行环境下的运行结果数据，所述运行结果数据包括各神经层的运行时间，以根据各神经层的运行时间之和比较所述神经网络模型在不同运行环境下的运行效率。
4.根据权利要求1所述的设备运行方法，其特征在于，所述按照每一组所述运行环境对应的配置参数在所述电子设备中运行所述神经网络模型，包括：
按照每一组所述运行环境对应的配置参数，在所述电子设备中运行所述神经网络模型，其中，在运行所述神经网络模型时获取前一神经层的输出数据格式以及后一神经层的输入数据格式；
若所述前一神经层的输出数据格式与所述后一神经层的输入数据格式不同，则将所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：周明君，方攀，陈岩，
申请(专利权)人：OPPO广东移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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