信息处理方法、装置、计算机设备及可读存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种信息处理方法、装置、计算机设备以及可读存储介质，该方法包括：对编码信息中节点对应的节点信息进行第一分析处理，得到第一编码信息的类型，根据第一编码信息的类型，判断是否需要对节点进行扩展处理，若需要，则根据节点信息对节点进行扩展处理，得到节点对应的第一目标信息；该方法可以对节点进行扩展处理，得到节点的详细信息，以使在编译过程中使用得到计算机可执行的代码，从而提高神经网络专用编程语言的可用性。

Information processing method, device, computer equipment and readable storage medium

【技术实现步骤摘要】
信息处理方法、装置、计算机设备及可读存储介质
本申请涉及计算机
，特别是涉及一种信息处理方法、装置、计算机设备及可读存储介质。
技术介绍
随着科学技术的发展，人工神经网络技术在各个领域得到了广泛的应用，并且神经网络算法是当今人工智能领域中的主流算法，可以实现图像识别、声音识别和自然语言处理等复杂任务。为了满足不同领域的应用，采用神经网络专用编程语言(NeuralNetworkLanguage，NNL)以执行神经网络算法，实现目标任务。现有技术中，仅能够利用神经网络编译器对神经网络通用编程语言进行编译，得到计算机可识别的代码。但是，神经网络编译器并不能对神经网络专用编程语言进行编译，从而导致神经网络专用编程语言的可用性降低。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高神经网络专用编程语言可用性的信息处理方法、装置、计算机设备及可读存储介质。本申请实施例提供一种信息处理方法，所述方法包括：对编码信息中节点对应的节点信息进行第一分析处理，得到第一编码信息的类型，所述编码信息包括神经网络专用编程语言，所述节点信息包括神经网络正向连接编程语言；根据所述第一编码信息的类型，判断是否需要对所述节点进行扩展处理，所述扩展处理包括将隐式编程语言展开为显式编程语言；若需要，则根据所述节点信息对所述节点进行扩展处理，得到所述节点对应的第一目标信息。在其中一个实施例中，所述对编码信息中节点对应的节点信息进行第一分析处理，得到第一编码信息的类型，包括：获取所述编码信息中所述神经网络正向连接编程语言对应的语义信息；根据所述语义信息确定所述节点的第一编码信息的类型，所述第一编码信息的类型包括显式编码信息和隐式编码信息。在其中一个实施例中，所述根据所述节点信息对所述节点进行扩展处理，得到所述节点对应的第一目标信息，包括：根据所述节点信息确定已知信息节点，所述已知信息节点包括已知端口大小的节点；遍历所述已知信息节点的相邻节点，并确定所述相邻节点对应的第二编码信息的类型；根据所述第二编码信息的类型，获取相邻节点信息；将所述相邻节点信息加入至初始节点信息库中，得到中间节点信息库，所述初始节点信息库包括所述已知信息节点的节点信息；将所述相邻节点作为已知信息节点，将所述中间节点信息库作为所述初始节点信息库，继续执行所述遍历所述已知信息节点的相邻节点，并确定所述相邻节点对应的第二编码信息的类型的步骤，直到遍历完所述编码信息中的所有节点为止，得到所有节点的第一目标信息。在其中一个实施例中，所述根据所述第二编码信息的类型，获取相邻节点信息包括：判断所述第二编码信息的类型是否为隐式编码信息；若是，则根据不同节点类型的分析规则对相邻节点进行分析，得到所述相邻节点信息，所述分析规则包括不同类型节点对应的语义信息。在其中一个实施例中，所述方法还包括：对所述节点进行第二分析处理，得到所述节点的第二目标信息，所述第二分析处理包括分析所述节点中block之间的连接信息。在其中一个实施例中，所述方法还包括：对所述节点信息进行第三分析处理，得到第三目标信息，所述第三分析处理包括根据所述节点信息对应的语义信息确定时序相关的连接。本申请实施例提供一种信息处理装置，所述装置包括：第一分析模块，用于对编码信息中节点对应的节点信息进行第一分析处理，得到第一编码信息的类型，所述编码信息包括神经网络专用编程语言，所述节点信息包括神经网络正向连接编程语言；判断模块，用于根据所述第一编码信息的类型，判断是否需要对所述节点进行扩展处理，所述扩展处理包括将隐式编程语言展开为显式编程语言；节点扩展模块，用于所述判断模块的判断结果为是，则根据所述节点信息对所述节点进行扩展处理，得到所述节点对应的第一目标信息。本申请实施例提供一种计算机设备，包括存储器、处理器，所述存储器上存储有可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：对编码信息中节点对应的节点信息进行第一分析处理，得到第一编码信息的类型，所述编码信息包括神经网络专用编程语言，所述节点信息包括神经网络正向连接编程语言；根据所述第一编码信息的类型，判断是否需要对所述节点进行扩展处理，所述扩展处理包括将隐式编程语言展开为显式编程语言；若需要，则根据所述节点信息对所述节点进行扩展处理，得到所述节点对应的第一目标信息。本申请实施例提供一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：对编码信息中节点对应的节点信息进行第一分析处理，得到第一编码信息的类型，所述编码信息包括神经网络专用编程语言，所述节点信息包括神经网络正向连接编程语言；根据所述第一编码信息的类型，判断是否需要对所述节点进行扩展处理，所述扩展处理包括将隐式编程语言展开为显式编程语言；若需要，则根据所述节点信息对所述节点进行扩展处理，得到所述节点对应的第一目标信息。本实施例提供的一种信息处理方法、装置、计算机设备以及可读存储介质，该装置可以对编码信息中节点对应的节点信息进行第一分析处理，得到第一编码信息的类型，根据第一编码信息的类型，判断是否需要对节点进行扩展处理，若需要，则根据节点信息对节点进行扩展处理，得到节点对应的第一目标信息；该方法可以对节点进行扩展处理，得到节点的详细信息，以使在编译过程中使用得到计算机可执行的代码，从而提高神经网络专用编程语言的可用性。本申请实施例提供的一种机器学习运算装置，该机器学习运算装置包括一个或者多个所述的信息处理装置；该机器学习运算装置用于从其它处理装置中获取待运算数据和控制信息，并执行指定的机器学习运算，将执行结果通过I/O接口传递给其它处理装置；当所述机器学习运算装置包含多个所述信息处理装置时，所述多个所述信息处理装置间可以通过特定的结构进行链接并传输数据；其中，多个所述信息处理装置通过PCIE总线进行互联并传输数据，以支持更大规模的机器学习的运算；多个所述信息处理装置共享同一控制系统或拥有各自的控制系统；多个所述数据处理装置共享内存或者拥有各自的内存；多个所述信息处理装置的互联方式是任意互联拓扑。本申请实施例提供的一种组合处理装置，该组合处理装置包括如所述的机器学习处理装置、通用互联接口，和其它处理装置；该机器学习运算装置与上述其它处理装置进行交互，共同完成用户指定的操作；该组合处理装置还可以包括存储装置，该存储装置分别与所述机器学习运算装置和所述其它处理装置连接，用于保存所述机器学习运算装置和所述其它处理装置的数据。本申请实施例提供的一种神经网络芯片，该神经网络芯片包括上述所述的信息处理装置、上述所述的机器学习运算装置或者上述所述的组合处理装置。本申请实施例提供的一种神经网络芯片封装结构，该神经网络芯片封装结构包括上述所述的神经网络芯片。本申请实施例提供的一种板卡，该板卡本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种信息处理方法，其特征在于，所述方法包括：/n对编码信息中节点对应的节点信息进行第一分析处理，得到第一编码信息的类型，所述编码信息包括神经网络专用编程语言，所述节点信息包括神经网络正向连接编程语言；/n根据所述第一编码信息的类型，判断是否需要对所述节点进行扩展处理，所述扩展处理包括将隐式编程语言展开为显式编程语言；/n若需要，则根据所述节点信息对所述节点进行扩展处理，得到所述节点对应的第一目标信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种信息处理方法，其特征在于，所述方法包括：
对编码信息中节点对应的节点信息进行第一分析处理，得到第一编码信息的类型，所述编码信息包括神经网络专用编程语言，所述节点信息包括神经网络正向连接编程语言；
根据所述第一编码信息的类型，判断是否需要对所述节点进行扩展处理，所述扩展处理包括将隐式编程语言展开为显式编程语言；
若需要，则根据所述节点信息对所述节点进行扩展处理，得到所述节点对应的第一目标信息。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对编码信息中节点对应的节点信息进行第一分析处理，得到第一编码信息的类型，包括：
获取所述编码信息中所述神经网络正向连接编程语言对应的语义信息；
根据所述语义信息确定所述节点的第一编码信息的类型，所述第一编码信息的类型包括显式编码信息和隐式编码信息。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述节点信息对所述节点进行扩展处理，得到所述节点对应的第一目标信息，包括：
根据所述节点信息确定已知信息节点，所述已知信息节点包括已知端口大小的节点；
遍历所述已知信息节点的相邻节点，并确定所述相邻节点对应的第二编码信息的类型；
根据所述第二编码信息的类型，获取相邻节点信息；
将所述相邻节点信息加入至初始节点信息库中，得到中间节点信息库，所述初始节点信息库包括所述已知信息节点的节点信息；
将所述相邻节点作为已知信息节点，将所述中间节点信息库作为所述初始节点信息库，继续执行所述遍历所述已知信息节点的相邻节点，并确定所述相邻节点对应的第二编码信息的类型的步骤，直到遍历完所述编码信息中的所有节点为止，得到所有节点的第一目标信息。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二编码信息的类型，获取相邻节点信息包括：判断所述第二编码信息的类型是否为隐式编码信息；若是，则根据不同节点类型的分析规则对相邻节点进行分析，得到所述相邻节点信息，所述分析规则包括不同类型节点对应的语义信息。


5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
对所述节点进行第二分析处理，得到所述节点的第二目标信息，所述第二分析处理包括分析所述节点中block之间的连接信息。


6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
对所述节点信息进行第三分析处理，得到第三目标...

【专利技术属性】
技术研发人员：不公告发明人，
申请(专利权)人：上海寒武纪信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31