本发明专利技术实施例提供一种特征图的处理方法，包括：获取权重矩阵的算力信息；确定待处理特征图中与权重矩阵对应的计算区域，并获取所述计算区域的算力信息；根据所述第一行算力信息、所述第一列算力信息、所述第二行算力信息、所述第二列算力信息以及预设的乘法计算单元，对所述计算区域与所述权重矩阵的乘法模式进行动态重构；通过重构后的乘法模式对所述待处理特征图与所述权重矩阵进行乘法运算处理。本发明专利技术从算力层面重构待处理特征图与权重矩阵之间的乘法模式，由于该乘法模式是根据计算区域与权重矩阵的算力情况重构出来的，可以在给定算力的情况下，充分释放硬件的有效算力，避免重复读取与重复计算的情况，从而降低计算的时间，提高计算效率。提高计算效率。提高计算效率。
【技术实现步骤摘要】
特征图的处理方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及数据处理领域，尤其涉及一种特征图的处理方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]深度学习为是一种含多隐层的多层感知器的学习结构。深度学习可以通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。卷积和矩阵计算是现在深度学习中最重要的运算，这些计算使得基于深度学习的神经网络模型在图像识别、语音识别、自然语言处理、智力游戏挑战等领域取得了飞速的发展。卷积计算原理主要是用卷积权重(矩阵形式)在特征图上面滑窗得到卷积结果。具体的，卷积计算的实现一般是通过把权重矩阵和输入特征矩阵展开为两个二维的矩阵，然后对该二维矩阵进行矩阵乘法得到最终的卷积结果，这样的计算方式会存在重复读取与重复计算的问题，从而造成了算力浪费，计算效率低。
技术实现思路
[0003]本专利技术实施例提供一种特征图的处理方法，通过获取待处理特征图中计算区域的算力信息以及权重矩阵的算力信息，从算力层面重构待处理特征图与权重矩阵之间的乘法模式，由于该乘法模式是根据计算区域与权重矩阵的算力情况重构出来的，可以在给定算力的情况下，充分释放硬件的有效算力，避免重复读取与重复计算的情况，从而降低计算的时间，提高计算效率。
[0004]第一方面，本专利技术实施例提供一种特征图的处理方法，所述方法包括：
[0005]获取权重矩阵的算力信息，所述权重矩阵的算力信息包括第一行算力信息以及第一列算力信息；
[0006]确定待处理特征图中与权重矩阵对应的计算区域，并获取所述计算区域的算力信息，所述计算区域的算力信息包括第二行算力信息以及第二列算力信息；
[0007]根据所述第一行算力信息、所述第一列算力信息、所述第二行算力信息、所述第二列算力信息以及预设的乘法计算单元，对所述计算区域与所述权重矩阵的乘法模式进行动态重构；
[0008]通过重构后的乘法模式对所述待处理特征图与所述权重矩阵进行乘法运算处理。
[0009]可选的，在所述根据所述第一行算力信息、所述第一列算力信息、所述第二行算力信息、所述第二列算力信息以及预设的乘法计算单元，对所述计算区域与所述权重矩阵的乘法模式进行动态重构之前，所述方法还包括：
[0010]获取当前硬件条件下的基本计算单元信息；
[0011]根据所述基本计算单元信息，确定第一乘法矩阵与第二乘法矩阵，所述第一乘法矩阵包括第三行算力信息以及第三列算力信息，所述第二乘法矩阵包括第四行算力信息以及第四列算力信息，所述第三列算力信息等于所述第四行算力信息；
[0012]构建执行所述第一乘法矩阵与第二乘法矩阵的矩阵乘法的所述乘法计算单元。
[0013]可选的，所述根据所述第一行算力信息、所述第一列算力信息、所述第二行算力信息、所述第二列算力信息以及预设的乘法计算单元，对所述计算区域与所述权重矩阵的乘法模式进行动态重构，包括：
[0014]根据所述第一行算力信息与所述第三行算力信息，计算得到第一循环次数；
[0015]根据所述第一列算力信息与所述第三列算力信息，或者根据所述第二行算力信息与所述第四行算力信息，计算得到第二循环次数；
[0016]根据所述第二列算力信息、所述第四列算力信息以及列平铺数量，计算得到第三循环次数；
[0017]根据所述第一循环次数、所述第二循环次数以及所述第三循环次数，确定所述计算区域与所述权重矩阵的第一乘法模式；
[0018]通过所述乘法计算单元对所述第一乘法模式进行重构。
[0019]可选的，所述根据所述第一行算力信息、所述第一列算力信息、所述第二行算力信息、所述第二列算力信息以及预设的乘法计算单元，对所述计算区域与所述权重矩阵的乘法模式进行动态重构，包括：
[0020]根据所述第一行算力信息、所述第三行算力信息以及行平铺数量，计算得到第四循环次数；
[0021]根据所述第二列算力信息、所述第四列算力信息，计算得到第五循环次数；
[0022]根据所述第四循环次数、所述第二循环次数以及所述第五循环次数，确定所述计算区域与所述权重矩阵的第二乘法模式；
[0023]通过所述乘法计算单元对所述第二乘法模式进行重构。
[0024]可选的，所述第一乘法模式包括第一循环总量，所述第二乘法模式包括第二循环总量，所述根据所述第一行算力信息、所述第一列算力信息、所述第二行算力信息、所述第二列算力信息以及预设的乘法计算单元，对所述计算区域与所述权重矩阵的乘法模式进行动态重构，还包括：
[0025]若所述第一循环总量小于所述第二循环总量，则确定所述计算区域与所述权重矩阵的乘法模式为所述第一乘法模式；
[0026]若所述第一循环总量大于所述第二循环总量，则确定所述计算区域与所述权重矩阵的乘法模式为所述第二乘法模式；
[0027]若所述第一循环总量等于所述第二循环总量，则确定所述计算区域与所述权重矩阵的乘法模式为所述第一乘法模式与所述第二乘法模式中的随机一个。
[0028]可选的，所述根据所述第一行算力信息、所述第一列算力信息、所述第二行算力信息、所述第二列算力信息以及预设的乘法计算单元，对所述计算区域与所述权重矩阵的乘法模式进行动态重构，还包括：
[0029]当检测到批处理信息时，根据所述第一循环次数、所述第二循环次数以及所述第五循环次数，确定所述计算区域与所述权重矩阵的第三乘法模式；
[0030]通过所述乘法计算单元对所述第三乘法模式进行重构。
[0031]可选的，所述批处理信息包括权重矩阵的第一批处理信息和/或待处理特征图的第二批处理信息，根据所述第一循环次数、所述第二循环次数以及所述第五循环次数，确定
所述计算区域与所述权重矩阵的第三乘法模式，包括：
[0032]根据第一批处理信息和/或第二批处理信息，结合所述第一循环次数、所述第二循环次数以及所述第五循环次数，确定所述计算区域与所述权重矩阵的第三乘法模式。
[0033]第二方面，本专利技术实施例提供一种特征图的处理装置，所述装置包括：
[0034]第一获取模块，用于获取权重矩阵的算力信息，所述权重矩阵的算力信息包括第一行算力信息以及第一列算力信息；
[0035]第二获取模块，用于确定待处理特征图中与权重矩阵对应的计算区域，并获取所述计算区域的算力信息，所述计算区域的算力信息包括第二行算力信息以及第二列算力信息；
[0036]重构模块，用于根据所述第一行算力信息、所述第一列算力信息、所述第二行算力信息以及所述第二列算力信息，对所述计算区域与所述权重矩阵的乘法模式进行重构；
[0037]处理模块，用于通过重构后的乘法模式对所述待处理特征图与所述权重矩阵进行乘法运算处理。
[0038]第三方面，本专利技术实施例提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本专利技术实施例提供的特征本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种特征图的处理方法，其特征在于，包括以下步骤：获取权重矩阵的算力信息，所述权重矩阵的算力信息包括第一行算力信息以及第一列算力信息；确定待处理特征图中与权重矩阵对应的计算区域，并获取所述计算区域的算力信息，所述计算区域的算力信息包括第二行算力信息以及第二列算力信息；根据所述第一行算力信息、所述第一列算力信息、所述第二行算力信息、所述第二列算力信息以及预设的乘法计算单元，对所述计算区域与所述权重矩阵的乘法模式进行动态重构；通过重构后的乘法模式对所述待处理特征图与所述权重矩阵进行乘法运算处理。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述第一行算力信息、所述第一列算力信息、所述第二行算力信息、所述第二列算力信息以及预设的乘法计算单元，对所述计算区域与所述权重矩阵的乘法模式进行动态重构之前，所述方法还包括：获取当前硬件条件下的基本计算单元信息；根据所述基本计算单元信息，确定第一乘法矩阵与第二乘法矩阵，所述第一乘法矩阵包括第三行算力信息以及第三列算力信息，所述第二乘法矩阵包括第四行算力信息以及第四列算力信息，所述第三列算力信息等于所述第四行算力信息；构建执行所述第一乘法矩阵与第二乘法矩阵的矩阵乘法的所述乘法计算单元。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一行算力信息、所述第一列算力信息、所述第二行算力信息、所述第二列算力信息以及预设的乘法计算单元，对所述计算区域与所述权重矩阵的乘法模式进行动态重构，包括：根据所述第一行算力信息与所述第三行算力信息，计算得到第一循环次数；根据所述第一列算力信息与所述第三列算力信息，或者根据所述第二行算力信息与所述第四行算力信息，计算得到第二循环次数；根据所述第二列算力信息、所述第四列算力信息以及列平铺数量，计算得到第三循环次数；根据所述第一循环次数、所述第二循环次数以及所述第三循环次数，确定所述计算区域与所述权重矩阵的第一乘法模式；通过所述乘法计算单元对所述第一乘法模式进行重构。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一行算力信息、所述第一列算力信息、所述第二行算力信息、所述第二列算力信息以及预设的乘法计算单元，对所述计算区域与所述权重矩阵的乘法模式进行动态重构，包括：根据所述第一行算力信息、所述第三行算力信息以及行平铺数量，计算得到第四循环次数；根据所述第二列算力信息、所述第四列算力信息，计算得到第五循环次数；根据所述第四循环次数、所述第二循环次数以及所述第五循环次数，确定所述计算区域与所述权重矩阵的第二乘法模式；通过所述乘法计算单元对所述第二乘法模式进行重构。5.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第一乘法模式包括第一循环总量，所述第二乘...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈宁，王和国，黎立煌，蒋文，
申请(专利权)人：深圳云天励飞技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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