一种数据处理方法及装置、存储介质与流程

技术特征：
1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：从目标神经网络中确定第一层；所述第一层为实现数据运算和/或数据融合的层；基于数据处理装置支持的算子融合方式，从所述目标神经网络中确定出第二层；所述数据处理装置为部署所述目标神经网络的装置；从所述目标神经网络中，确定出增加模拟量化算子后所述目标神经网络不满足预设性能指标阈值的第三层；基于所述第一层、所述第二层和所述第三层，从所述目标神经网络中确定出目标位置，并在所述目标位置处增加模拟量化算子，得到量化后的神经网络，以基于所述量化后的目标神经网络进行数据处理。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一层、所述第二层和所述第三层，从所述目标神经网络中确定出目标位置，包括：获取所述第一层对应的输入位置和输出位置，并将所述第一层对应的输入位置和输出位置确定为第一位置；将所述第二层中每一组待融合层之间的位置确定为第二位置；所述第二层由至少一组待融合层组成，其中，每一组待融合层包括至少两个相邻的待融合层；根据所述预设性能指标阈值，确定所述第三层对应的输入位置和/或输出位置；将所述第三层对应的输入位置和/或输出位置确定为第三位置；从所述第一位置中删除所述第二位置和所述第三位置，得到所述目标位置。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述目标神经网络中，确定出增加模拟量化算子后所述目标神经网络不满足预设性能指标阈值的第三层，包括：对所述目标神经网络中的层进行排列，得到排列后的层；依次对所述排列后的层增加模拟量化算子，得到第一神经网络；确定所述第一神经网络的性能指标值；并在所述第一神经网络的性能指标值不满足所述预设性能指标阈值的情况下，将所述第一神经网络中增加模拟量化算子的层确定为所述第三层。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述目标神经网络中的层进行排列，得到排列后的层，包括：将所述目标神经网络中的预设层进行在前排列，并依次对剩余层进行排列，得到所述排列后的层；所述剩余层为所述目标神经网络中除所述预设层外的层。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预设层为拼接层、relu层中的至少一种。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一层包括实现数据运算的卷积层、add层、深度卷积层，和/或实现数据融合的拼接层中的至少一层。7.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述基于数据处理装置支持的算子融合方式，从所述目标神经网络中确定出第二层，包括：从所述目标神经网络中，确定所述算子融合方式对应的至少一组待融合层，其中，每一组待融合层包括至少两个相邻的待融合层；将所述至少一组待融合层确定为所述第二层。8.一种数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：
确定单元，用于从目标神经网络中确定第一层；所述第一层为实现数据运算和/或数据融合的层；基于数据处理装置支持的算子融合方式，从所述目标神经网络中确定出第二层；所述数据处理装置为部署所述目标神经网络的装置；从所述目标神经网络中，确定出增加模拟量化算子后所述目标神经网络不满足预设性能指标阈值的第三层；基于所述第一层、所述第二层和所述第三层，从所述目标神经网络中确定出目标位置；增加单元，用于在所述目标位置处增加模拟量化算子，得到量化后的神经网络，以基于所述量化后的目标神经网络进行数据处理。9.一种数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：处理器、存储器及通信总线；所述处理器执行存储器存储的运行程序时实现如权利要求1-7任一项所述的方法。10.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的方法。

技术总结
本申请实施例提供了一种数据处理方法及装置、存储介质，该方法包括：从目标神经网络中确定第一层；第一层为实现数据运算和/或数据融合的层；基于数据处理装置支持的算子融合方式，从目标神经网络中确定出第二层；数据处理装置为部署目标神经网络的装置；从目标神经网络中，确定出增加模拟量化算子后目标神经网络不满足预设性能指标阈值的第三层；基于第一层、第二层和第三层，从目标神经网络中确定出目标位置，并在目标位置处增加模拟量化算子，得到量化后的神经网络，以基于量化后的目标神经网络进行数据处理。经网络进行数据处理。经网络进行数据处理。


技术研发人员：赵洪星
受保护的技术使用者：OPPO广东移动通信有限公司
技术研发日：2021.08.04
技术公布日：2023/2/17