【技术实现步骤摘要】
本说明书涉及计算机，尤其涉及一种数据存储方法、装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
1、随着人工智能的快速发展，深度学习模型开始被广泛的应用与诸如驾驶、航天、工业以及医疗等多个领域。在深度学习模型的训练过程中，通常需要对模型进行若干轮训练以达成收敛目标，每一轮训练都会对整个数据集样本以随机的序列进行访问。
2、目前通常需要基于元数据对文件系统中的数据进行访问，然而，由于模型训练过程中的训练数据集通常由海量的小文件构成，这就需要对大量的元数据进行管理和维护，在数据访问的过程中，对元数据进行解析、读取以及处理的过程无疑会带来额外的时间开销，降低数据访问效率，进一步影响对模型的训练效率。
3、因此，如何提高数据的访问效率，是一个亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本说明书提供一种数据存储方法、装置、存储介质及电子设备，以部分的解决现有技术存在的上述问题。
2、本说明书采用下述技术方案：
3、本说明书提供了一种数据存储方法，包括：
4、接...
【技术保护点】
1.一种数据存储方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述目标编号以及所述存储设备中每个簇对应的索引信息，确定所述目标数据对应的存储地址，具体包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，针对每个簇，根据该簇的索引信息，确定该簇所存储数据的数据编号范围，具体包括：
5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述目标簇对应的索引信息以及所述目标编号，确定所述目标数据对应的存储地址，具体包括：
6.如权利要求2所述的方法...
【技术特征摘要】
1.一种数据存储方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述目标编号以及所述存储设备中每个簇对应的索引信息，确定所述目标数据对应的存储地址，具体包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，针对每个簇，根据该簇的索引信息，确定该簇所存储数据的数据编号范围，具体包括：
5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述目标簇对应的索引信息以及所述目标编号，确定所述目标数据对应的存储地址，具体包括：
6.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述目标编号以及所述存储...
【专利技术属性】
技术研发人员：梅飞，曾令仿，孔丽娟，程稳，刘懿，
申请(专利权)人：之江实验室，
类型：发明
国别省市：
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