【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机，尤其涉及一种卷积核的确定方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、随着卷积神经网络的兴起，涌现出了各种各样的经典网络，无论网络结构如何变化，网络的核心基本都是卷积，因此，为每条卷积结构参数选择对应的最优卷积核kernel是非常有必要的。
2、现有技术中在确定最优卷积核时，通常有以下几种方式：第一，对当前卷积结构参数下的每个卷积核试运行一遍，根据运行结果确定最优卷积核；第二，预先对多个卷积核进行分组，针对当前卷积结构参数，首先遍历各个分组，在各分组内查找适用的卷积核，然后比较各个分组下卷积核的性能，最终得到最优卷积核；第三，建立卷积核时间计算模型，通过所述模型预测当前卷积结构参数下，每个卷积核的运行时间，根据时间预测结果确定最优卷积核。
3、但是，第一种方式和第二种方式仅擅长处理卷积结构参数固定的情况，对于卷积结构参数不确定的情况，需要较长的推理过程，导致性能较差，耗时较久，计算资源浪费严重；其次，由于硬件环境以及参数的多样性，第三种方式中模型构建的难度较大，并且由于卷积核的实际运行时间取决于多种不确定因素(例如访存速度波动因素等)，导致时间预测结果准确性较差，最优卷积核确定结果有效性较低。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种卷积核的确定方法、装置、设备及存储介质，可以提高卷积核确定过程的性能，以及卷积核确定结果的准确性。
2、根据本专利技术的一方面，提供了一种卷积核的确定方法，包括：
3、获取待处理的目标卷
4、将所述目标卷积结构参数与预先构建的卷积核查询表中的各卷积结构参数进行匹配，得到与所述目标卷积结构参数对应的至少一条备选卷积结构参数；
5、其中，所述卷积核查询表中预先存储了大量卷积结构参数，以及各卷积结构参数适用的卷积核；
6、根据各备选卷积结构参数分别对应的备选卷积核，确定与所述目标卷积结构参数对应的目标卷积核。
7、可选的，在获取待处理的目标卷积结构参数之前，还包括：
8、获取大量卷积结构参数，将各所述卷积结构参数划分为行为描述参数，以及数据描述参数；
9、采用卷积神经网络中的warmup训练模式，得到各卷积结构参数适用的卷积核；
10、根据各卷积结构参数中行为描述参数对应的参数值、数据描述参数对应的参数值，以及所述卷积结构参数适用的卷积核，构建得到所述卷积核查询表。
11、可选的，将所述目标卷积结构参数与预先构建的卷积核查询表中的各卷积结构参数进行匹配，得到与所述目标卷积结构参数对应的至少一条备选卷积结构参数，包括：
12、将所述目标卷积结构参数划分为目标行为描述参数，以及目标数据描述参数；
13、将所述目标行为描述参数的参数值，与卷积核查询表中各行为描述参数的参数值进行匹配，得到与所述目标卷积结构参数对应的至少一条初筛卷积结构参数；
14、将所述目标数据描述参数的参数值，与各初筛卷积结构参数中数据描述参数的参数值进行循环匹配，得到与所述目标卷积结构参数对应的至少一条备选卷积结构参数。
15、可选的，根据各卷积结构参数中行为描述参数对应的参数值、数据描述参数对应的参数值，以及所述卷积结构参数适用的卷积核，构建得到所述卷积核查询表，包括：
16、将各卷积结构参数中行为描述参数对应的参数值进行组合，得到行为描述字符串；
17、根据各卷积结构参数中数据描述参数对应的参数值、行为描述字符串，以及所述卷积结构参数适用的卷积核，构建得到所述卷积核查询表。
18、可选的，将所述目标行为描述参数的参数值，与卷积核查询表中各行为描述参数的参数值进行匹配，包括：
19、将所述目标行为描述参数的参数值进行组合，得到目标行为描述字符串；
20、将所述目标行为描述字符串，与卷积核查询表中的各行为描述字符串进行匹配。
21、可选的，根据各备选卷积结构参数分别对应的备选卷积核，确定与所述目标卷积结构参数对应的目标卷积核，包括：
22、在全部备选卷积结构参数对应的全部备选卷积核中，统计每个备选卷积核的出现次数；
23、判断每个备选卷积核的出现次数是否一致；
24、若否，则将出现次数最大时对应的备选卷积核作为与所述目标卷积结构参数对应的目标卷积核。
25、可选的，在判断每个备选卷积核的出现次数是否一致之后，还包括：
26、若是，则统计每个备选卷积核在历史运行过程中对应的卷积结构参数的条数；
27、根据条数统计结果，确定与所述目标卷积结构参数对应的目标卷积核。
28、根据本专利技术的另一方面，提供了一种卷积核的确定装置，所述装置包括：
29、参数获取模块，用于获取待处理的目标卷积结构参数；
30、参数匹配模块，用于将所述目标卷积结构参数与预先构建的卷积核查询表中的各卷积结构参数进行匹配，得到与所述目标卷积结构参数对应的至少一条备选卷积结构参数；
31、其中，所述卷积核查询表中预先存储了大量卷积结构参数，以及各卷积结构参数适用的卷积核；
32、目标卷积核确定模块，用于根据各备选卷积结构参数分别对应的备选卷积核，确定与所述目标卷积结构参数对应的目标卷积核。
33、根据本专利技术的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
34、至少一个处理器；以及
35、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
36、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序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本专利技术任一实施例所述的卷积核的确定方法。
37、根据本专利技术的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本专利技术任一实施例所述的卷积核的确定方法。
38、根据本专利技术的另一方面，提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现本专利技术任一实施例所述的卷积核的确定方法。
39、本专利技术实施例提供的技术方案，通过获取待处理的目标卷积结构参数，将所述目标卷积结构参数与预先构建的卷积核查询表中的各卷积结构参数进行匹配，得到与所述目标卷积结构参数对应的至少一条备选卷积结构参数，根据各备选卷积结构参数分别对应的备选卷积核，确定与所述目标卷积结构参数对应的目标卷积核的技术手段，可以提高卷积核确定过程的性能，节省卷积核确定过程所消耗的时间，提高卷积核的确定效率，可以节省卷积核查询表的存储空间，便于目标行为描述参数与查询表中的行为描述参数进行快速匹配，提高目标卷积核确定结果的可靠性和有效性。
40、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其它特征本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种卷积核的确定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取待处理的目标卷积结构参数之前，还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述目标卷积结构参数与预先构建的卷积核查询表中的各卷积结构参数进行匹配，得到与所述目标卷积结构参数对应的至少一条备选卷积结构参数，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据各卷积结构参数中行为描述参数对应的参数值、数据描述参数对应的参数值，以及所述卷积结构参数适用的卷积核，构建得到所述卷积核查询表，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将所述目标行为描述参数的参数值，与卷积核查询表中各行为描述参数的参数值进行匹配，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据各备选卷积结构参数分别对应的备选卷积核，确定与所述目标卷积结构参数对应的目标卷积核，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在判断每个备选卷积核的出现次数是否一致之后，还包括：
8.一种卷积核的确定装置，其特征在于，包括：p>
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的卷积核的确定方法。
...【技术特征摘要】
1.一种卷积核的确定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取待处理的目标卷积结构参数之前，还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述目标卷积结构参数与预先构建的卷积核查询表中的各卷积结构参数进行匹配，得到与所述目标卷积结构参数对应的至少一条备选卷积结构参数，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据各卷积结构参数中行为描述参数对应的参数值、数据描述参数对应的参数值，以及所述卷积结构参数适用的卷积核，构建得到所述卷积核查询表，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将所述目标行为描述参数的参数...
【专利技术属性】
技术研发人员：文进辉，胡辰，陈永青，
申请(专利权)人：曙光信息产业北京有限公司，
类型：发明
国别省市：
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