CN114491399B 数据处理方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质 （深圳云天励飞技术股份有限公司）

道龙岗大道8288号深圳大运软件小镇US2018129935A1,2018.括：获取待处理算子的输入张量和第一计算参张量；转换所述基础算子的输出张量的张量形2根据所述第一计算参数设置所述神经网络处理器的基础算子的第二计算参数，其中，所述基础算子的算法复杂度低于所述待处理算子的算法基于所述第二计算参数，利用所述基础算子对所述待处理算子的输入张量进行计算，转换所述基础算子的输出张量的张量形状，获得目标张量，所述所述根据所述第一计算参数设置所述神经网转换所述待处理算子的输入张量的张量形状，获得第一中间张量基于所述第二计算参数，利用所述基础算子对所述第一中间根据所述待处理算子的输入张量的张量形状和所述第一计算参数，计算第二张量形将所述待处理算子的输入张量转换为符合所述第二张量形状的所述将所述基础算子的输出张量转换为符合所述第三张量形状的设置单元，用于根据所述第一计算参数设置所述神经网络处理3计算单元，用于基于所述第二计算参数，利用所述基础9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在4[0011]所述根据所述第一计算参数设置所述神经网络处理器的基础算子的第二计算参5[0024]将所述待处理算子的输入张量转换为符合所述第二张量形状的所述第一中间张[0026]根据所述待处理算子的输入张量的张量形状和所述第一计算参数计算第三张量标张量的张量形状与所述待处理算子的输出张量的张算机程序时实现如上述第一方面中任一项所述的计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面中任一项所67[0053]转换算子用于实现数据的转换，如reshape算子用于将输入数据转换为特定维度[0060]reorg算子的输入张量的张量形状为(N,C,H,实施例中，可以采用一个基础算子或多个基础算子的组合来实现待处理算子的计算任务。8[0074]待处理算子的输入张量的张量形状与基础算子的输入数据的张量形状可能是不用reshape算子对待处理算子的输入张量的张量形状进行转换，具体的转换原理可以参见[0081]示例性的，通过函数Y＝Conv2D(X,We9[0085]根据所述待处理算子的输入张量的张量形状和所述第一计算参数计算第一张量算子的计算任务转换为由reshape和conv(卷积算子的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限[0090]对应于上文实施例所述的数据处理方法，图5是本申请实施例提供的数据处理装[0108]将所述待处理算子的输入张量转换为符合所述第二张量形状的所述第一中间张[0110]根据所述待处理算子的输入张量的张量形状和所述第一计算参数计算第三张量机程序62时实现上述任意各个数据处理方法实施例中分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器[0118]所述存储器61在一些实施例中可以是所述终端设备6的内部存储单元，例如终端既包括所述终端设备6的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器61用于存储操作有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步[0121]所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用