数据处理方法、装置、存储介质及芯片制造方法及图纸

本申请提出了一种数据处理方法、装置、存储介质及芯片，涉及模型处理技术领域。其中，数据处理方法，包括：在获取到特征数据集的情况下，将特征数据集存储至至少两个内存区域，至少两个内存区域中分别存储至少两组第一特征子集；读取至少两个内存区域中的第一特征子集，依次输入至第一处理模型中，以使第一处理模型依次输出第二特征子集；通过第二特征子集对特征数据集进行更新处理。通过本申请提供的技术方案可以提高对数据处理的效率。技术方案可以提高对数据处理的效率。技术方案可以提高对数据处理的效率。

【技术实现步骤摘要】
数据处理方法、装置、存储介质及芯片


[0001]本申请涉及模型处理
，具体而言，涉及一种数据处理方法、装置、存储介质及芯片。

技术介绍

[0002]数据处理模型通常采用 TCN（Temporal Convolutional Network，时序卷积网络）体系结构。
[0003]相关技术中，TCN结构的数据处理模型在提取特征数据集中的数据，以及将模型数据的数据进行回传的过程均在不连续的内存上进行，该过程需要跳内存读数据，导致数据处理效率低下。

技术实现思路

[0004]本申请旨在解决现有技术或相关技术中存在的技术问题之一。
[0005]为此，本申请的第一方面提出了一种数据处理方法。
[0006]本申请的第二方面提出了一种数据处理装置。
[0007]本申请的第三方面提出了一种可读存储介质。
[0008]本申请的第四方面提出了一种计算机程序产品。
[0009]本申请的第五方面提出了一种芯片。
[0010]有鉴于此，根据本申请的第一方面提出一种数据处理方法，包括：在获取到特征本文档来自技高网...

【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，包括：在获取到特征数据集的情况下，将所述特征数据集存储至至少两个内存区域，所述至少两个内存区域中分别存储至少两组第一特征子集；读取所述至少两个内存区域中的所述第一特征子集，依次输入至第一处理模型中，以使所述第一处理模型依次输出第二特征子集；通过所述第二特征子集对所述特征数据集进行更新处理。2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述在获取到特征数据集的情况下，将所述特征数据集存储至至少两个内存区域，包括：将所述特征数据集分组处理，得到所述至少两组第一特征子集；将所述至少两组第一特征子集中的每组第一特征子集，分别存储至至少两个内存区域，其中，所述至少两个内存区域为连续内存区域。3.根据权利要求2所述的数据处理方法，其特征在于，所述将所述特征数据集分组处理，得到所述至少两组第一特征子集，包括：获取所述第一处理模型中卷积算子的算子参数；根据所述算子参数，确定所述第一特征子集中的数据数量，以及所述第一特征子集的数据在所述特征数据集中的选取间隔；按照所述数据数量和所述选取间隔，对所述特征数据集进行分组处理。4.根据权利要求3所述的数据处理方法，其特征在于，所述算子参数包括扩张因子和卷积核尺寸；所述根据所述算子参数，确定所述第一特征子集中的数据数量，以及所述第一特征子集的数据在所述特征数据集中的选取间隔，包括：根据所述扩张因子，确定所述选取间隔；以及根据所述卷积核尺寸，确定所述数据数量。5.根据权利要求2所述的数据处理方法，其特征在于，所述将所述至少两组第一特征子集中的每组第一特征子集，分别存储至至少两个内存区域，包括：获取所述至少两个内存区域的读取顺序；获取所述至少两组第一特征子集在所述特征数据集中的第一排列顺序；根据所述第一排列顺序和所述读取顺序，依次将所述至少两组第一特征子集，存储至所述至少两个内存区域，以使所述读取顺序与所述第一排列顺序相匹配。6.根据权利要求1至5中任一项所述的数据处理方法，其特征在于，所述通过所述第二特征子集对所述特征数据集进行更新处理，包括：在所述第一处理模型输出至少两个所述第二特征子集的情况下，获取至少两个所述第二特征子集的第二排列顺序；按照所述第二排列顺序，将至少两个所述第二特征子集依次输入至至少两个内存区域中，以替换相应的所述第一特征子集。7.根据权利要求6所述的数据处理方法，其特征在于，所述在所述第一处理模型输出至少两个所述第二特征子集的情况下，获取至少两个所述第二特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：夏立超，丁维浩，陈健明，赵东宇，张法朝，牟小峰，唐剑，
申请(专利权)人：美智纵横科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：