文件的编译方法、装置、设备以及存储介质制造方法及图纸

本公开公开了一种文件的编译方法、装置、设备以及存储介质，涉及计算机技术领域，尤其涉及深度学习、云计算、大数据等人工智能领域。具体实现方案为：响应于获取到编译请求，确定待编译的目标文件及目标文件对应的第一哈希信息；在系统中有历史编译产出文件的情况下，获取历史编译产出文件中的第二哈希信息；根据所述第一哈希信息与所述第二哈希信息的差异，确定增量文件；在所述增量文件与各个黑名单文件均不匹配的情况下，对所述增量文件进行编译。通过仅对未编译过、且可进行增量编译的增量文件进行编译，不仅缩短了编译时间，且不会影响编译系统的稳定性，提高了编译系统的效率。

【技术实现步骤摘要】
文件的编译方法、装置、设备以及存储介质
本公开涉及计算机
，尤其涉及深度学习、云计算、大数据等人工智能领域，具体涉及一种文件的编译方法、装置、设备以及存储介质。
技术介绍
深度学习框架的运算准确性十分重要，需要对任何新增代码进行功能验证，即使只新增一行。由此可见，提高深度学习框架的编译系统的效率是一项重要课题。
技术实现思路
本公开提供了一种文件的编译方法、装置、设备以及存储介质。根据本公开的第一方面，提供了一种文件的编译方法，包括：响应于获取到编译请求，确定待编译的目标文件及目标文件对应的第一哈希信息；在系统中有历史编译产出文件的情况下，获取历史编译产出文件中的第二哈希信息；根据所述第一哈希信息与所述第二哈希信息的差异，确定增量文件；在所述增量文件与各个黑名单文件均不匹配的情况下，对所述增量文件进行编译。根据本公开的另一方面，提供了一种文件的编译装置，包括：第一确定模块，用于响应于获取到编译请求，确定待编译的目标文件及目标文件对应的第一哈希信息；第一获取模块，用于在系统中有历史编译产出文件的情况下，获取历史编译产出文件中的第二哈希信息；第二确定模块，用于根据所述第一哈希信息与所述第二哈希信息的差异，确定增量文件；编译模块，用于在所述增量文件与各个黑名单文件均不匹配的情况下，对所述增量文件进行编译。根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述一方面实施例所述的文件的编译方法。根据本公开另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述一方面实施例所述的文件的编译方法。本公开的文件的编译方法、装置、设备及存储介质，至少存在以下有益效果：编译系统在获取到编译请求后，即可首先确定待编译的目标文件及目标文件对应的第一哈希信息，并在系统中有历史编译产出文件的情况下，获取历史编译产出文件中的第二哈希信息，然后根据第一哈希信息与第二哈希信息的差异确定增量文件，并在增量文件与各个黑名单文件均不匹配的情况下对增量文件进行编译。由此，通过仅对未编译过、且可进行增量编译的增量文件，不仅缩短了编译时间，且不会影响编译系统的稳定性，提高了编译系统的效率。应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。附图说明附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：图1为本公开实施例提供的一种文件的编译方法的流程示意图；图2为本公开实施例提供的另一种文件的编译方法的流程示意图；图3为本公开实施例提供的一种文件的编译装置的结构示意图；图4为根据本公开实施例的电子设备的框图。具体实施方式以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。为了方便对本申请的理解，下面首先对本公开涉及的
进行简单解释说明书。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。云计算是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。因而，云计算又称为网格计算。通过这项技术，可以在很短的时间内完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能硬件技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理等技术；人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音识别技术、自然语言处理技术以及机器学习、深度学习、大数据处理技术、知识图谱技术等几大方向。下面参考附图描述本公开的文件的编译方法、装置、设备以及存储介质。图1为本公开第一实施例提出的一种文件的编译方法的流程示意图。如图1所示，该文件的编译方法包括：步骤101：响应于获取到编译请求，确定待编译的目标文件及目标文件对应的第一哈希信息。具体的，当编译系统接收到编译请求之后，则需要确定需要编译的目标文件。本公开实施例中的目标文件为经过改动之后需要进行编译，以验证其可靠性的代码文件。其中，目标文件对应的第一哈希信息，为对目标文件进行哈希运算后生成的、可唯一表征该目标文件的身份的信息。需要说明的是，当目标文件中包含多个待编译文件时，第一哈希信息可以为由多个哈希值组成的数组或序列，其中，该数组或序列中的每一个哈希值唯一表征一个待编译文件。步骤102：在系统中有历史编译产出文件的情况下，获取历史编译产出文件中的第二哈希信息。其中，第二哈希信息，为历史编译产出文件对应的历史待编译文件进行哈希运算后生成的，用于唯一表征历史待编译文件身份的信息。且历史待编译文件中包括多个待编译文件的情况下，第二哈希信息中包括每个待编译文件对应的哈希值。具体的，编译系统根据待编译的目标文件，在编译系统中探查，确定是否存有该目标文件对应的历史编译产出文件。可以理解的是，目标文件与目标文件对应的历史编译产出文件之间存在一定的映射关系，编译系统可以根据该映射关系进行探查。可选的，在获取历史编译产出文件中的第二哈希信息之前，还可以确定所述历史编译产出文件对应的编译状态为成功。具体的，在编译系统中有历史编译产出文件的情况下，编译系统需要校验历史编译产出文件的编译状态是否成功。若编译状态为成功，则说明编译产出文件是正确的。此时，编译系统则可以获取历史编译文件的第二哈希信息。步骤103：根据所述第一哈希信息与所述第二哈希信息的差异，确定增量文件。具体的，编译系统在获取第一哈希信息和第二哈希本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种文件的编译方法，包括：/n响应于获取到编译请求，确定待编译的目标文件及目标文件对应的第一哈希信息；/n在系统中有历史编译产出文件的情况下，获取历史编译产出文件中的第二哈希信息；/n根据所述第一哈希信息与所述第二哈希信息的差异，确定增量文件；/n在所述增量文件与各个黑名单文件均不匹配的情况下，对所述增量文件进行编译。/n

【技术特征摘要】
1.一种文件的编译方法，包括：
响应于获取到编译请求，确定待编译的目标文件及目标文件对应的第一哈希信息；
在系统中有历史编译产出文件的情况下，获取历史编译产出文件中的第二哈希信息；
根据所述第一哈希信息与所述第二哈希信息的差异，确定增量文件；
在所述增量文件与各个黑名单文件均不匹配的情况下，对所述增量文件进行编译。


2.如权利要求1所述的方法，其中，在所述获取历史编译产出文件中的第二哈希信息之前，还包括：
确定所述历史编译产出文件对应的编译状态为成功。


3.如权利要求2所述的方法，其中，在所述对所述增量文件进行编译之后，还包括：
生成并记录所述目标文件对应的编译产出文件、编译状态及所述第一哈希信息。


4.如权利要求1所述的方法，其中，在所述对所述增量文件进行编译之后，还包括：
在所述增量文件编译成功的情况下，生成并记录所述目标文件对应的编译产出文件及所述第一哈希信息。


5.如权利要求1-4任一所述的方法，其中，在所述确定增量文件之后，还包括：
在所述增量文件与任一黑名单文件匹配的情况下，对所述目标文件进行编译。


6.如权利要求5所述的方法，其中，在所述对所述目标文件进行编译之后，还包括：
清除所述历史编译产出文件，并记录当前的编译产出文件及所述第一哈希信息。


7.如权利要求1-4任一所述的方法，其中，在所述增量文件与各个黑名单文件均不匹配之前，还包括：
根据当前的编译平台及编译器，确定所述各个黑名单文件。


8.一种文件的编译装置，包括：
第一确定模块，用于响应于获取到编译请求，确定待编译的目标文件及目标文件对应的第一哈希信息；
第一获取模块，用于在系统中有历史编译产出文件的情况下，获取历史编译产出文件中的第二哈希信息；
第二确定模块，用于根据所述第一...

【专利技术属性】
技术研发人员：周威，骆涛，蓝翔，高铁柱，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11