【技术实现步骤摘要】
一种数据处理方法、控制器及可读存储介质
[0001]本专利技术涉及数据处理
,尤其涉及一种数据处理方法、控制器及可读存储介质。
技术介绍
[0002]POOL算法是神经网络计算中常用的算法,它以下采样的方式来降低输出特征向量的数量。
[0003]在相关技术中,神经网络中对POOL算法的常见操作是通过移动计算窗口,不断地从计算窗口中读取数据进行MAX POOL(计算窗口中数据的最大值)或Average POOL(计算窗口中数据的平均值)。但是,不同位置的计算窗口会大量使用重复的数据,这些重复的数据会反复从内存中读取,消耗了大量的操作时间,这样降低了POOL操作的效率。
[0004]上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案,并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
[0005]本专利技术的主要目的在于提供一种数据处理方法、控制器及可读存储介质,旨在解决POOL操作需要反复从内存中读取重复的数据的技术问题,旨在提高POOL操作的效率。
[0006]为实现上述目的,本专利技术提供 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法,其特征在于,应用于数据处理系统的控制器,所述控制器用于控制所述数据处理系统的行缓冲器进行数据缓存,以及用于控制所述行缓冲器输出数据至所述数据处理系统的计算模块,所述数据处理方法包括:获取数据矩阵目标行对应的行数据,并将获取到的所述行数据保存至所述行缓冲器中,其中,每一个行缓冲器保存一个所述目标行对应的行数据,所述目标行为预设计算窗口关联的数据行;控制所述行缓冲器输出所述预设计算窗口对应的第一子数据至所述计算模块;从所述数据矩阵中获取所述预设计算窗口对应的第二子数据,并将所述第二子数据输入所述计算模块,其中,所述预设计算窗口对应的数据包括所述第一子数据和所述第二子数据;通过所述计算模块确定所述预设计算窗口内的数据对应的计算结果。2.如权利要求1所述的数据处理方法,其特征在于,所述通过所述计算模块确定所述预设计算窗口内的数据对应的计算结果的步骤之后,还包括:在所述预设计算窗口移动时,获取所述预设计算窗口水平方向移动的第一步长和竖直方向移动的第二步长;根据所述第一步长、所述第二步长确定所述计算模块的计算范围;根据所述计算范围更新确定待更新数据行,并根据所述待更新数据行对应的数据更新所述行缓冲器中保存的数据。3.如权利要求1所述的数据处理方法,其特征在于,所述第一子数据为所述预设计算窗口对应行数据中的除最后一行的行数据,所述第二子数据为所述预设计算窗口对应行数据中的最后一行的行数据。4.如权利要求3所述的数据处理方法,其特征在于,所述获取数据矩阵目标行对应的行数据,并将获取到的所述行数据保存至所述行缓冲器中的步骤包括:控制第一行缓冲器保存数据矩阵的第一目标行数据;判断第二目标行数据是否为所述预设计算窗口所在行中...
【专利技术属性】
技术研发人员:王佳东,蔡权雄,牛昕宇,
申请(专利权)人:深圳鲲云信息科技有限公司,
类型:发明
国别省市:
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。