【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能物探，尤其涉及一种数据传输方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、随着深度学习技术在语音识别、视觉图像、医疗、自然语言处理以及自动驾驶等领域的广泛应用。在石油勘探领域，传统物探技术与深度学习的结合也全面展开，并应用于勘探数据的采集、处理以及解释等多个环节，在提升效率和精度取得了良好效果。目前，深度学习框架，例如tensorflow、pytorch等，主要是基于python语言构建的。但是，通用软件的主流编程语言为java、c#等软件编程语言。为此，要实现智能物探，需要在软件底层实现软件编程语言与深度学习框架语言之间跨语言、跨进程以及跨网络的数据交换。
2、现有技术中，关于编程语言之间的数据交换，主要包括两种模式：(1)输出流/输入流模式，输入流/输出流模式以共享内存为基础，传输数据以简单常规变量为主，对大数据传输无能为力；(2)共享目录方式，共享目录模式可以传输大数据文件，但需要将传输数据以文件的形式通过i/o接口写入磁盘，在数据量较大时，磁盘i/o接口延迟将严重影响深度学习算法的计算效率。同时，上...
【技术保护点】
1.一种数据传输方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据字典包括数据传输完毕标识、数据体起始标识、数据体终止标识、相邻数据体叠合数据量、深度学习模型学习率以及每个数据体的数据量。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述数据体起始标识包括至少两个维度的起始标识；所述数据体终止标识包括至少两个维度的终止标识。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过第二语言应用程序根据各数据体匹配的数据字典以及各数据体，确定程序运行结果，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特...
【技术特征摘要】
1.一种数据传输方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据字典包括数据传输完毕标识、数据体起始标识、数据体终止标识、相邻数据体叠合数据量、深度学习模型学习率以及每个数据体的数据量。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述数据体起始标识包括至少两个维度的起始标识；所述数据体终止标识包括至少两个维度的终止标识。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过第二语言应用程序根据各数据体匹配的数据字典以及各数据体，确定程序运行结果，包括：
5.根据权利要求1所述的方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：魏新建，杨午阳，李书平，张向阳，李海山，许鑫，刘树仁，付占宝，
申请(专利权)人：中国石油天然气集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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