[發(fā)明專利]一種剪枝神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的方法和裝置在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202010820874.7 | 申請(qǐng)日： | 2020-08-14 |
| 公開（公告）號(hào)： | CN112001483A | 公開（公告）日： | 2020-11-27 |
| 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人： | 項(xiàng)陽 | 申請(qǐng)（專利權(quán)）人： | 廣州市百果園信息技術(shù)有限公司 |
| 主分類號(hào)： | G06N3/04 | 分類號(hào)： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京品源專利代理有限公司 11332 | 代理人： | 孟金喆 |
| 地址： | 511402 廣東省廣州市番*** | 國(guó)省代碼： | 廣東;44 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 剪枝 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模型 方法 裝置 | ||
1.一種剪枝神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的方法，其特征在于，所述方法包括：
獲取目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的模型結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，所述模型結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)包括多個(gè)節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)信息；
根據(jù)所述多個(gè)節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)信息確定所述目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中可被剪枝的卷積層信息；
將所述可被剪枝的卷積層信息提供給上層的剪枝算法，以由所述剪枝算法根據(jù)所述可被剪枝的卷積層信息確定所述目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的對(duì)應(yīng)卷積層的剪枝結(jié)果；
獲取所述剪枝算法確定的所述剪枝結(jié)果，并根據(jù)所述剪枝結(jié)果對(duì)所述模型結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行修改，以構(gòu)建剪枝后的目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的剪枝神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的方法，其特征在于，所述節(jié)點(diǎn)信息包括節(jié)點(diǎn)所在的卷積層名稱；所述根據(jù)所述多個(gè)節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)信息確定所述目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中可被剪枝的卷積層信息包括：
根據(jù)所述多個(gè)節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)信息構(gòu)建所述目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)拓?fù)鋱D；
從所述網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)拓?fù)鋱D的起始節(jié)點(diǎn)開始進(jìn)行廣度優(yōu)先遍歷，判斷各節(jié)點(diǎn)及其子節(jié)點(diǎn)是否均為卷積節(jié)點(diǎn)；
若當(dāng)前遍歷的節(jié)點(diǎn)及其子節(jié)點(diǎn)均為卷積節(jié)點(diǎn)，則記錄該節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的卷積層名稱，作為可被剪枝的卷積層信息。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的剪枝神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的方法，其特征在于，所述節(jié)點(diǎn)信息還包括操作屬性信息以及父節(jié)點(diǎn)索引信息；
所述根據(jù)所述多個(gè)節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)信息構(gòu)建所述目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)拓?fù)鋱D包括：
遍歷各節(jié)點(diǎn)，針對(duì)當(dāng)前遍歷到的節(jié)點(diǎn)，判斷該節(jié)點(diǎn)的操作屬性信息是否零值；
若否，則將該節(jié)點(diǎn)加入到網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)拓?fù)鋱D中，并根據(jù)該節(jié)點(diǎn)的父節(jié)點(diǎn)索引信息確定該節(jié)點(diǎn)的父節(jié)點(diǎn)是否在所述網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)拓?fù)鋱D中；
若該節(jié)點(diǎn)的父節(jié)點(diǎn)在所述網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)拓?fù)鋱D中，則在所述網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)拓?fù)鋱D中建立該節(jié)點(diǎn)與所述父節(jié)點(diǎn)的拓?fù)潢P(guān)系。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的剪枝神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的方法，其特征在于，所述將該節(jié)點(diǎn)加入到網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)拓?fù)鋱D中包括：
在預(yù)先生成的地址字典中查找該節(jié)點(diǎn)的地址信息；
將所述地址信息加入所述網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)拓?fù)鋱D中。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的剪枝神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的方法，其特征在于，所述根據(jù)該節(jié)點(diǎn)的父節(jié)點(diǎn)索引信息確定該節(jié)點(diǎn)的父節(jié)點(diǎn)是否在所述網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)拓?fù)鋱D中包括：
根據(jù)該節(jié)點(diǎn)的父節(jié)點(diǎn)索引信息定位到所述父節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)信息；
從所述父節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)信息中讀取該父節(jié)點(diǎn)的操作屬性信息；
若該父節(jié)點(diǎn)的操作屬性信息為零值，則判定該父節(jié)點(diǎn)不在所述網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)拓?fù)鋱D中；
若該父節(jié)點(diǎn)的操作屬性信息不為零值，則判定該父節(jié)點(diǎn)在所述網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)拓?fù)鋱D中。
6.根據(jù)權(quán)利要求1-5任一項(xiàng)所述的剪枝神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的方法，其特征在于，所述節(jié)點(diǎn)信息還包括通道數(shù)據(jù)，所述通道數(shù)據(jù)包括輸入通道數(shù)據(jù)以及輸出通道數(shù)據(jù)；所述剪枝結(jié)果包括可被剪枝的卷積層剪枝后的通道數(shù)；
所述根據(jù)所述剪枝結(jié)果對(duì)所述模型結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行修改包括：
將所述可被剪枝的卷積層對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)的輸出通道數(shù)量修改為所述剪枝后的通道數(shù)；
將所述可被剪枝的卷積層對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)的所有子節(jié)點(diǎn)的輸入通道數(shù)量修改為所述剪枝后的通道數(shù)。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的剪枝神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的方法，其特征在于，所述目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的前端框架為MXNet框架，所述模型結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)為模型結(jié)構(gòu)的json數(shù)據(jù)，所述獲取目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的模型結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)包括：
調(diào)用所述MXNet框架的模型結(jié)構(gòu)函數(shù)，以獲得所述目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的模型結(jié)構(gòu)的json數(shù)據(jù)。
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