CN113706367B - 节点排布方式确定方法及装置、电子设备和存储介质 - Google Patents

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Abstract

本公开涉及一种节点排布方式确定方法及装置、电子设备和存储介质，通过确定包括多个用于处理图像数据第一节点，在每两个相邻的第一节点之间插入一个用于转换图像排布方式的第二节点。划分各第一节点和第二节点得到仅对应一种图像排布方式的多个第一子节点和第二子节点，根据各子节点对应的执行时间确定包括各第一节点对应的目标排布方式的目标处理策略。本公开实施例通过插入用于转换图像排布方式的第二节点，简化了目标处理策略的确定过程。同时，基于进行图像处理过程的全部节点执行时间以及图像排布方式转换时间，得到整体效果最优的目标处理策略以及最优情况下各第一节点处理的图像排布方式，提高了后续图像处理过程中的图像处理效率。

Description

节点排布方式确定方法及装置、电子设备和存储介质
技术领域
本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及一种节点排布方式确定方法及装置、电子设备和存储介质。
背景技术
在图像处理领域中，被处理图像具有多种不同的数据排布方式。不同的图像处理算子在处理不同排布方式时的性能具有一定的差异，例如部分算子在处理NHWC排布方式的图像数据性能良好，而部分算子在处理NCHW排布方式的图像数据性能良好。因此，为了得到更高效的图像处理效率，需要在图像处理时确定参与图像处理的各算子的排布方式。
发明内容
本公开提出了一种节点排布方式确定方法及装置、电子设备和存储介质，旨在通过确定一种包括多个具有对应执行顺序的图像处理节点对应图像排布方式的最优策略，提高图像处理的效率。
根据本公开的第一方面，提供了一种节点排布方式确定方法，所述方法包括：
确定多个第一节点，各所述第一节点为用于根据对应执行顺序处理同一图像数据的算子，具有至少一种对应的图像排布方式，所述图像排布方式用于表征图像数据中各像素值的存储顺序；
在每两个相邻的第一节点之间插入第二节点，各所述第二节点用于对输入的图像数据进行排布方式转换；
根据各所述第一节点对应的至少一个图像排布方式拆分各所述第一节点和第二节点，得到多个具有对应执行顺序的第一子节点和第二子节点，各所述第一子节点和第二子节点均具有一种对应的图像排布方式；
根据各所述第一子节点和第二子节点对应的执行时间确定目标处理策略，所述执行时间用于表征对应第一子节点的图像处理时间或对应第二子节点的排布方式转换时间，所述目标处理策略中包括各所述第一节点对应的目标排布方式。
在一种可能的实现方式中，所述根据各所述第一节点对应的至少一个图像排布方式拆分各所述第一节点和第二节点，得到多个具有对应执行顺序的第一子节点和第二子节点包括：
根据各所述第一节点对应的至少一个图像排布方式拆分所述第一节点和第二节点，得到各所述第一节点对应的多个第一子节点，以及各所述第二节点对应的多个第二子节点；
确定各所述第一子节点和各所述第二子节点的执行顺序。
在一种可能的实现方式中，所述根据各所述第一节点对应的至少一个图像排布方式拆分所述第一节点和第二节点，得到各所述第一节点对应的多个第一子节点，以及各所述第二节点对应的多个第二子节点包括：
根据对应的图像排布方式拆分各所述第一节点，得到分别与所述第一节点对应各图像排布方式对应的多个第一子节点；
确定位于各所述第二节点下一执行顺序的第一节点对应的图像排布方式；
拆分各所述第二节点，得到分别对应于下一执行顺序的第一节点对应各图像排布方式的多个第二子节点。
在一种可能的实现方式中，所述确定各所述第一子节点和各所述第二子节点的执行顺序包括：
确定各所述第一子节点的执行顺序与对应的第一节点相同；
确定各所述第二子节点的执行顺序与对应的第二节点相同，其中，各所述第一子节点对应的图像排布方式与前继子节点对应的图像排布方式相同。
在一种可能的实现方式中，所述根据各所述第一子节点和第二子节点对应的执行时间确定目标处理策略包括：
根据预设的数据执行方式和各所述第一子节点和第二子节点对应的执行时间确定最短执行时间；
根据所述最短执行时间确定所述目标处理策略。
在一种可能的实现方式中，所述根据预设数据执行方式和各所述第一子节点和第二子节点对应的执行时间确定最短执行时间包括：
根据预设数据执行方式确定对应的最短时间计算规则；
根据所述最短时间计算规则由各输入子节点开始，依次向后计算最短处理时间直到各输出子节点，得到多个网络执行时间，所述输入子节点和所述输出子节点分别为根据对应执行顺序第一次和最后一次进行图像数据处理的第一子节点；
确定各所述网络执行时间的最小值为最短执行时间。
在一种可能的实现方式中，所述根据预设的数据执行方式确定对应的最短时间计算规则包括：
响应于预设的数据执行方式为串行执行，确定所述最短时间计算规则包括：
确定当前子节点对应至少一个前继子节点的在先处理时间，所述当前子节点包括第一子节点或第二子节点；
根据当前子节点对应的各所述在先处理时间以及执行时间确定所述当前子节点对应的最短处理时间。
在一种可能的实现方式中，所述确定当前子节点对应至少一个前继子节点的在先处理时间包括：
确定所述当前子节点对应各所述前继子节点的节点数量，所述节点数量用于表征前继子节点的至少一个后继子节点对应的第一节点或第二节点的数量；
对于各所述前继子节点，根据对应的节点数量均分对应的最短处理时间，得到所述当前节点的在先处理时间。
在一种可能的实现方式中，所述根据预设的数据执行方式确定对应的最短时间计算规则包括：
响应于预设的数据执行方式为并行执行，确定所述最短时间计算规则包括：
确定当前子节点的前继子节点对应的第一节点或第二节点；
在对应同一第一节点或第二节点的各所述前继子节点对应的最短处理时间中确定最小值作为待选处理时间；
根据各所述待选处理时间中的最大值，以及所述当前子节点的执行时间的和确定对应的最短处理时间。
在一种可能的实现方式中，所述根据所述最短执行时间确定所述目标处理策略包括：
根据所述最短执行时间进行最短路径回溯，通过逆拓扑排序遍历各所述第一子节点的方式确定所述最短执行时间对应的多个第一子节点为目标子节点；
将各所述目标子节点对应的图像排布方式作为对应第一节点的目标排布方式。
根据本公开的第二方面，提供了一种节点排布方式确定装置，所述装置包括：
节点确定模块，用于确定多个第一节点，各所述第一节点为用于根据对应执行顺序处理同一图像数据的算子，具有至少一种对应的图像排布方式，所述图像排布方式用于表征图像数据中各像素值的存储顺序；
节点插入模块，用于在每两个相邻的第一节点之间插入第二节点，各所述第二节点用于对输入的图像数据进行排布方式转换；
节点拆分模块，用于根据各所述第一节点对应的至少一个图像排布方式拆分各所述第一节点和第二节点，得到多个具有对应执行顺序的第一子节点和第二子节点，各所述第一子节点和第二子节点均具有一种对应的图像排布方式；
策略确定模块，用于根据各所述第一子节点和第二子节点对应的执行时间确定目标处理策略，所述执行时间用于表征对应第一子节点的图像处理时间或对应第二子节点的排布方式转换时间，所述目标处理策略中包括各所述第一节点对应的目标排布方式。
在一种可能的实现方式中，所述节点拆分模块包括：
拆分子模块，用于根据各所述第一节点对应的至少一个图像排布方式拆分所述第一节点和第二节点，得到各所述第一节点对应的多个第一子节点，以及各所述第二节点对应的多个第二子节点；
顺序确定子模块，用于确定各所述第一子节点和各所述第二子节点的执行顺序。
在一种可能的实现方式中，所述拆分子模块包括：
第一拆分单元，用于根据对应的图像排布方式拆分各所述第一节点，得到分别与所述第一节点对应各图像排布方式对应的多个第一子节点；
排布方式确定单元，用于确定位于各所述第二节点下一执行顺序的第一节点对应的图像排布方式；
第二拆分单元，用于拆分各所述第二节点，得到分别对应于下一执行顺序的第一节点对应各图像排布方式的多个第二子节点。
在一种可能的实现方式中，所述顺序确定子模块包括：
第一顺序确定单元，用于确定各所述第一子节点的执行顺序与对应的第一节点相同；
第二顺序确定单元，用于确定各所述第二子节点的执行顺序与对应的第二节点相同，其中，各所述第一子节点对应的图像排布方式与前继子节点对应的图像排布方式相同。
在一种可能的实现方式中，所述策略确定模块包括：
最短时间确定子模块，用于根据预设的数据执行方式和各所述第一子节点和第二子节点对应的执行时间确定最短执行时间；
策略确定子模块，用于根据所述最短执行时间确定所述目标处理策略。
在一种可能的实现方式中，所述最短时间确定子模块包括：
规则确定单元，用于根据预设数据执行方式确定对应的最短时间计算规则；
执行时间确定单元，用于根据所述最短时间计算规则由各输入子节点开始，依次向后计算最短处理时间直到各输出子节点，得到多个网络执行时间，所述输入子节点和所述输出子节点分别为根据对应执行顺序第一次和最后一次进行图像数据处理的第一子节点；
最短时间确定单元，用于确定各所述网络执行时间的最小值为最短执行时间。
在一种可能的实现方式中，所述规则确定单元包括：
串行子单元，用于响应于预设的数据执行方式为串行执行，确定所述最短时间计算规则包括：
确定当前子节点对应至少一个前继子节点的在先处理时间，所述当前子节点包括第一子节点或第二子节点；
根据当前子节点对应的各所述在先处理时间以及执行时间确定所述当前子节点对应的最短处理时间。
在一种可能的实现方式中，所述确定当前子节点对应至少一个前继子节点的在先处理时间包括：
确定所述当前子节点对应各所述前继子节点的节点数量，所述节点数量用于表征前继子节点的至少一个后继子节点对应的第一节点或第二节点的数量；
对于各所述前继子节点，根据对应的节点数量均分对应的最短处理时间，得到所述当前节点的在先处理时间。
在一种可能的实现方式中，所述规则确定单元包括：
并行子单元，用于响应于预设的数据执行方式为并行执行，确定所述最短时间计算规则包括：
确定当前子节点的前继子节点对应的第一节点或第二节点；
在对应同一第一节点或第二节点的各所述前继子节点对应的最短处理时间中确定最小值作为待选处理时间；
根据各所述待选处理时间中的最大值，以及所述当前子节点的执行时间的和确定对应的最短处理时间。
在一种可能的实现方式中，所述策略确定子模块包括：
路径回溯单元，用于根据所述最短执行时间进行最短路径回溯，通过逆拓扑排序遍历各所述第一子节点的方式确定所述最短执行时间对应的多个第一子节点为目标子节点；
目标排布方式确定单元，用于将各所述目标子节点对应的图像排布方式作为对应第一节点的目标排布方式。
根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行上述方法。
根据本公开的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述方法。
本公开实施例通过拆分进行图像处理的各第一节点得到仅对应一种图像排布方式的多个子节点，根据各子节点进行图像处理时的执行时间，以及图像排布方式转换过程所需的时间确定整体效果最优的目标处理策略以及最优情况下各第一节点处理的图像排布方式，提高了后续图像处理过程中的图像处理效率。同时，该节点排布方式确定方法通过插入用于转换图像排布方式的第二节点，简化了目标处理策略的确定过程。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，而非限制本公开。根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本公开的其它特征及方面将变得清楚。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，这些附图示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于说明本公开的技术方案。
图1示出根据本公开实施例的一种节点排布方式确定方法的流程图；
图2示出根据本公开实施例的具有对应执行顺序的多个第一节点的示意图；
图3示出根据本公开实施例的在各第一节点之间插入第二节点的示意图；
图4示出根据本公开实施例的各第一子节点和第二子节点的示意图；
图5示出根据本公开实施例的确定最短执行时间过程的流程图；
图6示出根据本公开实施例的一种确定网络执行时间过程的示意图；
图7示出根据本公开实施例的另一种确定网络执行时间过程的示意图；
图8示出根据本公开实施例的节点排布方式确定装置的示意图；
图9是根据示例性实施例示出的一种电子设备的框图；
图10是根据示例性实施例示出的一种电子设备的框图。
具体实施方式
以下将参考附图详细说明本公开的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。
在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。
本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中术语“至少一种”表示多种中的任意一种或多种中的至少两种的任意组合，例如，包括A、B、C中的至少一种，可以表示包括从A、B和C构成的集合中选择的任意一个或多个元素。
另外，为了更好地说明本公开，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本公开同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本公开的主旨。
图1示出根据本公开实施例的一种节点排布方式确定方法的流程图。在一种可能的实现方式中，本公开实施例的节点排布方式确定方法可以由终端设备或服务器等电子设备执行，终端设备可以为用户设备(User Equipment，UE)、移动设备、用户终端、终端、蜂窝电话、无绳电话、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、手持设备、计算设备、车载设备、可穿戴设备等，该方法可以通过处理器调用存储器中存储的计算机可读指令的方式来实现。或者，可通过服务器执行该节点排布方式确定方法。其中，服务器可以为单独的服务器或者由多个服务器组成的服务器集群。
在一种可能的实现方式中，本公开实施例预先确定用于对图像数据进行处理的，多个具有执行顺序的第一节点，根据各第一节点能够处理的图像排列方式以及执行时间得到一种最优的图像处理方案。能够根据该图像处理方案对输入各第一节点组成网络的图像数据进行图像处理，提高图像处理效率。
如图1所示，本公开实施例的节点排布方式确定方法可以包括以下步骤：
步骤S10、确定多个第一节点。
在一种可能的实现方式中，确定多个用于处理图像数据的第一节点，各第一节点为用于根据对应执行顺序处理同一图像数据的算子。也就是说，各第一节点组成了一个用于处理图像数据的网络图，该网络图中各第一节点具有对应的处理顺序，待处理的图像数据输入该网络图后按执行顺序依次被各第一节点进行处理，最终输出图像处理结果。
进一步地，各第一节点具有至少一种对应的图像排布方式，即各第一节点能够处理通过至少一种图像排布方式存储的图像数据。其中，图像数据为通常为一个四维的张量，图像排布方式用于表征图像数据中各像素值的存储顺序。图像数据中各维度可以包括图像数量、各图像的通道数量、图像的高度以及图像的宽度。可选地，图像数据的存储顺序可以为将每张图像中各通道的像素分别按照位置顺序进行存储，或者还可以为将每张图像中各通道同一位置的像素点存储在一起。
在一种可能的实现方式中，上述两种存储方式为别为一种图像排布方式，其中，将各通道的像素值分别按照位置顺序进行存储的图像排布方式为NCHW排布方式，将各通道同一位置的像素点存储在一起的图像排布方式为NHWC排布方式。例如，对于一个尺寸为2X2的RGB图像数据，具有三个红、绿和蓝三个色彩通道。在NCHW排布方式的存储状态下，分别将各通道的像素值分别按照由左往右、由上到下的位置顺序存储，即将同一通道的像素值存储在一起，得到{R1,R2,R3,R4,G1,G2,G3,G4,B1,B2,B3,B4}的存储结果。在NHWC排布方式的存储状态下，按照由左往右、由上到下的位置顺序将各通道同一位置的像素点存储在一起，得到{R1,G1,B1,R2,G2,B2,R3,G3,B3,R4,G4,B4}的存储结果。
可选地，各第一节点处理前后的图像数据对应的图像排布方式相同。例如，当第一节点处理图像数据的图像排布方式为NCHW时，该第一节点处理结束后输出至下一执行顺序第一节点的图像数据对应的图像排布方式也为NCHW。
图2示出根据本公开实施例的具有对应执行顺序的多个第一节点的示意图。如图2所示，各第一节点20具有对应的执行顺序21，分别用于根据对应的执行顺序21通过处理图像数据。在处理图像数据时，先由执行顺序21在第一位置的第一节点N1处理该图像数据，再将处理之后输出的图像数据输出至下一执行顺序21的第一节点N2和第一节点N3，第一节点N2和第一节点N3将处理后输出的图像数据输出执行顺序21在最后位置的第一节点N4进行图像数据处理，输出最终的处理结果。其中，各第一节点N1、N2、N3和N4分别具有至少一种能够处理的图像排布方式，可以通过相同或不同的图像排布方式处理对应的图像数据。
步骤S20、在每两个相邻的第一节点之间插入第二节点。
在一种可能的实现方式中，第二节点用于对输入的图像数据进行排布方式转换，即第二节点为排布方式转换算子，用于转换图像数据的图像排布方式，例如将NHWC排布方式转换为NCHW排布方式。各第一节点的相邻关系通过执行顺序确定，即在每两个执行顺序相邻的第一节点之间插入第二节点，各第二节点的执行顺序在前一个执行顺序位置的第一节点之后，在后一个执行顺序位置的第一节点之前。
可选地，各第二节点可以根据相邻两个第一节点处理图像数据的图像排布方式确定是否进行排布方式转换。也就是说，在前后两个第一节点处理图像数据的图像排布方式相同时，不进行排布方式转换。在前后两个第一节点处理图像数据的图像排布方式不同时，通过排布方式转换将在先第一节点输出的图像数据对应的图像排布方式转换为在后节点需要处理的图像排布方式。例如，在实际应用过程中，当在先相邻第一节点处理的图像数据为NCHW排布方式，在后相邻第一节点需要处理的图像数据为NHWC排布方式时，需要将在先第一节点处理的图像数据的图像排布方式又NCHW转换为NHWC。
图3示出根据本公开实施例的在各第一节点30之间插入第二节点32的示意图。如图3所示，各第一节点30的执行顺序31依次为N1→N2、N3→N4，在执行顺序31相邻的第一节点N1和第一节点N2之间，第一节点N1和第一节点N3之间，第一节点N2和第一节点N4之间，以及第一节点N3和第一节点N4之间，依次插入用于进行排布方式转换的第二节点B1、第二节点B2、第二节点B3和第二节点B4。
步骤S30、根据各所述第一节点对应的至少一个图像排布方式拆分各所述第一节点和第二节点，得到多个具有对应执行顺序的第一子节点和第二子节点。
在一种可能的实现方式中，根据各第一子节点对应的图像排布方式拆分第一节点和第二节点后得到多个第一子节点和第二子节点，各第一子节点和各第二子节点均具有一种对应的图像排布方式。可选地，拆分第一节点和第二节点的过程可以为根据各第一节点对应的至少一个图像排布方式拆分第一节点和第二节点，得到各第一节点对应的多个第一子节点，以及各第二节点对应的多个第二子节点。再确定各第一子节点和各第二子节点的执行顺序。
进一步地，根据各第一节点对应的至少一个图像排布方式拆分第一节点和第二节点的过程具体包括：根据对应的图像排布方式拆分各第一节点，得到分别与第一节点对应各图像排布方式对应的多个第一子节点。再确定位于各第二节点下一执行顺序的第一节点对应的图像排布方式，拆分各第二节点，得到分别对应于下一执行顺序的第一节点对应各图像排布方式的多个第二子节点。
例如，当第一节点对应的图像排布方式包括NHWC排布方式和NCHW排布方式时，将第一节点划分为用于处理排布方式为NHWC图像数据的第一子节点，以及用于处理排布方式为NCHW图像数据的第一子节点。当第一节点对应的图像排布方式包括NCHW排布方式时，仅确定一个用于处理排布方式为NCHW图像数据的第一子节点。进一步地，当位于第二节点下一执行顺序的第一节点对应的图像排布方式包括NHWC排布方式和NCHW排布方式时，将第二节点划分为用于处理排布方式为NHWC图像数据的第二子节点，以及用于处理排布方式为NCHW图像数据的第二子节点。当位于第二节点下一执行顺序的第一节点对应的图像排布方式包括NCHW排布方式时，仅确定一个用于处理排布方式为NCHW图像数据的第二子节点。
在一种可能的实现方式中，确定各子节点的执行顺序的过程包括确定各第一子节点的执行顺序与对应的第一节点相同，确定各第二子节点的执行顺序与对应的第二节点相同。前继子节点为在当前子节点上一个执行顺序位置的子节点。其中，各第一子节点对应的图像排布方式与前继第二子节点对应的图像排布方式相同。进一步地，各第二子节点对应的图像排布方式与前继第一子节点对应的图像排布方式可以相同或不同。由于每两个第一节点中插入一个第二节点，即除了执行顺序在第一位置的至少一个第一子节点以外，划分后第一子节点的前继子节点为第二子节点，第二子节点的前继子节点为第一子节点。
以NHWC排布方式对应的子节点表示为C1，NCHW排布方式对应的子节点表示为C8为例进行说明。当划分前各第一节点和第二节点的执行顺序分别为N1→B1→N2→B2→N3，且第一节点N1、第一节点N3对应的图像排布方式包括NHWC排布方式和NCHW排布方式，第一节点N2对应的图像排布方式为NHWC排布方式时，划分第一节点N1得到第一子节点N1C1和第一子节点N1C8，划分第一节点N2得到第一子节点N2C1，划分第一节点N3得到第一子节点N3C1和第一子节点N3C8。进一步地，划分第二节点B1得到第二子节点B1C1，划分第二节点B2得到第二子节点B2C1和第二子节点B2C8。根据对应第一节点和第二节点的执行顺序确定各第一子节点和第二子节点的执行顺序，以通过各第一子节点、第二子节点和各子节点对应的执行顺序构成用于处理图像数据的网络图，该网络图中包括四种可以进行图像处理的图像数据处理策略：N1C1→B1C1→N2C1→B2C1→N3C1、N1C1→B1C1→N2C1→B2C8→N3C8、N1C8→B1C1→N2C1→B2C1→N3C1和N1C8→B1C1→N2C1→B2C8→N3C8。
本公开实施例在确定执行顺序的过程旨在得到包括全部可行图像数据处理策略的网络图，因此，可以通过任意能够实现上述目的的执行顺序确定规则确定各子节点对应的执行顺序，并不对具体的执行顺序确定规则进行限定。在一种可能的实现方式中，该确定执行顺序的规则还可以为确定各第一子节点的执行顺序与对应的第一节点相同，确定各第二子节点的执行顺序与对应的第二节点相同。其中，各第二子节点对应的图像排布方式与前继子节点对应的图像排布方式相同。
图4示出根据本公开实施例的各第一子节点和第二子节点的示意图。如图4所示，根据各第一节点对应的图像排布方式划分第一节点和第二节点得到多个对应的第一子节点40和第二子节点41。其中，各第一子节点40对应的图像排布方式为对应第一节点对应图像排布方式中的一种，各第二子节点41对应的图像排布方式为下一执行顺序42的第一节点对应图像排布方式中的一种。进一步地，根据各第一子节点40对应的第一节点执行顺序42，第二子节点41对应的执行顺序42，以及各第一子节点对应的图像排布方式与前继子节点对应的图像排布方式相同的执行顺序确定规则，确定各第一子节点40和第二子节点41的执行顺序。根据划分后的各第一子节点和第二子节点以及对应的执行顺序可以确定一个处理图像数据的网络图，该网络图中包括多种用于处理图像数据的图像数据处理策略，各图像数据处理策略中包括多个具有对应执行顺序和一种图像排布方式的多个第一节点。
步骤S40、根据各所述第一子节点和第二子节点对应的执行时间确定目标处理策略。
在一种可能的实现方式中，执行时间用于表征对应第一子节点的图像处理时间或对应第二子节点的排布方式转换时间，目标处理策略中包括各第一节点对应的目标排布方式。可选地，在划分第一子节点、第二子节点后得到的网络图中包括的多个用于处理图像数据的图像数据处理策略中，确定效果最优的目标处理策略，确定该目标处理策略中各第一子节点对应的图像排序方式。
进一步地，由于划分各第一节点和第二节点后得到多个第一子节点和第二子节点，根据各第一子节点、第二子节点以及对应的执行顺序可以得到包括多种图像数据处理策略的网络图，根据预设的筛选规则可以在该网络图中筛选得到效率最优的目标处理策略。可选地，确定目标处理策略的方式可以为根据预设的数据执行方式和各第一子节点和第二子节点对应的执行时间确定最短执行时间，根据最短执行时间确定目标处理策略。也就是说，确定网络图中进行图像数据处理过程用时最短的图像数据处理策略为目标处理策略。
图5示出根据本公开实施例的确定最短执行时间过程的流程图。如图5所示，本公开实施例在确定最短执行时间的过程可以包括以下步骤：
步骤S41、根据预设数据执行方式确定对应的最短时间计算规则。
在一种可能的实现方式中，数据执行方式用于表征各第一节点或第二节点的执行方式，可以包括串行执行方式以及并行执行方式。最短时间计算规则用于按照执行顺序依次确定到达当前子节点时的最短处理时间，该当前子节点包括第一子节点和第二子节点。
在本公开实施例的数据执行方法为串行执行方式时，执行顺序相同的各第一节点也无法同时执行，需要依次执行，对应于不同第一节点的各第一子节点的执行也需要依次执行。因此，对于需要执行顺序相同的多个第一节点通过处理图像数据的情况，需要当前各第一节点划分得到的第一子节点依次执行图像数据处理过程后，再经过排布方式转换后传输至下一执行顺序的第一子节点可以开始执行图像处理过程。即下一执行顺序的第一子节点需要计算对应不同节点的前继子节点对应最短处理时间的和，与自身执行时间的总和，得到对应的最短处理时间。
也就是说，可以响应于预设的数据执行方式为串行执行，确定最短时间计算规则包括：确定当前子节点对应至少一个前继子节点的在先处理时间，根据当前子节点对应的各在先处理时间以及执行时间确定当前子节点对应的最短处理时间。也就是说，在串行执行数据的过程中，当前子节点的最短处理时间为至少一个在先处理时间与当前子节点执行时间的和相加的结果。
进一步地，当前子节点对应的最短处理时间确定过程与其前继子节点对应的节点数量相关。例如，在当前子节点的各前继子节点对应的第一节点或第二节点数量大于一时，在对应相同第一节点或第二节点的多个前继子节点中确定最小的在先处理时间，并将不同第一节点或第二节点对应最小的在先处理时间和与当前子节点执行时间的和相加，得到当前子节点的最短处理时间。
其中，本公开实施例中包括多个第一节点或对应多个第一节点的第一子节点的执行顺序相同的情况。在这种情况下，可以按任意顺序串行执行各第一节点或第一子节点。因此，图像数据在输入当前子节点进行图像处理之前，可能需要通过一种或多种方式预先处理。例如，可以先通过两个第一子节点分别对图像进行加噪声、和归一化处理后，再转换当前第一子节点对应的图像排布方式后输入当前第一子节点进一步处理。在这种情况下，在先处理时间表征图像数据在通过当前第一子节点处理之前，前一执行顺序下各第一子节点进行的每一种处理过程以及对应排布方式转换过程消耗的最短时长。
进一步地，在对应的数据执行方式为串行执行方式时，执行顺序相同的多个第一节点也需要依次进行图像数据的处理。也就是说，在多个第一子节点对应的网络图中，在当前第一子节点的后继子节点中包括对应于多个第一节点的第二子节点时，当前第一子节点下一执行顺序中存在多个并列的处理过程，由于该多个处理过程无法并行执行，因此需要对当前第一子节点对应的最短处理时间进行分流，得到平均分配给各后继节点的在先处理时间，各后继节点对应的后继子节点继承该在先处理时间。因此在先处理时间的确定过程可以包括：确定当前子节点对应各前继子节点的节点数量，节点数量用于表征前继子节点的至少一个后继子节点对应的第一节点或第二节点的数量。对于各前继子节点，根据对应的节点数量均分对应的最短处理时间，得到当前节点的在先处理时间。
也就是说，在当前子节点对应第一节点或第二节点的前继节点具有多个后继节点的情况下，根据后继节点的数量平均分配各前继节点的最短处理时间，得到该前继节点对应于当前子节点的在先处理时间，这样可以保证每个节点的执行时间只被计算了一次。以第二子节点B1C1的前继子节点为N1C1，该前继子节点N1C1具有后继子节点B1C1、B1C8和B2C8为例进行说明。由于后继子节点B1C1和B1C8对应同一个第二节点，因此前继子节点N1C1对应的节点数量为2，第二子节点B1C1对应的在先处理时间为N1C1对应最短处理时间的二分之一。可以通过计算第二子节点B1C1本身的排布方式转换时间和该在先处理时间的和得到对应的最短处理时间。
在本公开实施例的数据执行方法为并行执行的方式时，执行顺序相同的第一节点可以同时进行图像数据的处理，即对应于不同第一节点的第一子节点也可以一同执行。因此，对于需要同一执行顺序的多个第一节点处理的图像数据的情况，各第一节点分别对应第一子节点能够并行进行图像数据处理。并且，当其中最后一个第一子节点执行完成后，下一执行顺序的子节点可以开始根据对应不同第一节点的第一子节点输入的图像数据开始图像数据处理过程。也就是说，当前第一子节点需要先确定对应同一节点的各前继子节点中的最短处理时间最小值，再计算对应各最短处理时间最小值的最大值与自身执行时间的和，得到对应的最短处理时间。
也就是说，可以响应于预设的数据执行方式为并行执行，确定最短时间计算规则包括：确定当前子节点的前继子节点对应的第一节点或第二节点。在对应同一第一节点或第二节点的各前继子节点对应的最短处理时间中确定最小值作为待选处理时间，根据各待选处理时间中的最大值，以及当前子节点的执行时间的和确定对应的最短处理时间。也就是说，在并行执行数据的过程中，当前子节点的最短处理时间为最大待选处理时间与当前子节点执行时间的和相加的结果。
其中，图像数据在输入当前子节点处理时可能经过一种多种方式处理，待选处理时间也用于表征图像数据在通过当前子节点处理之前，进行的每一种处理过程消耗的最短时长。
以第二子节点B1C1的前继子节点包括N1C1和N1C8，对应的执行时间为4ms为例进行说明。N1C1和N1C8对应同一个第一节点N1。因此，在N1C1对应的最短处理时间为2ms，N1C8对应的最短处理时间为4ms时，对比第一节点N1对应两个前继子节点的最短处理时间得到待选处理时间为2ms。在第二子节点B1C1对应的待处理时间为2ms的情况下，确定与第二子节点B1C1执行时间4ms的和6ms为B1C1对应的最短处理时间。
步骤S42、根据所述最短时间计算规则由各输入子节点开始，依次向后计算最短处理时间直到各输出子节点，得到多个网络执行时间。
在一种可能的实现方式中，输入子节点和输出子节点分别为根据对应执行顺序第一次和最后一次进行图像数据处理的第一子节点。也就是说，根据确定的最短时间计算规则由执第一次进行图像数据处理的至少一个第一子节点开始依次向后逐点计算最短处理时间，直到计算得到最后依次进行图像数据处理的至少一个第一子节点。其中，网络执行时间即为各输出子节点对应的最短处理时间。
可选地，在对应的数据执行方式为串行执行时，可以根据公式1.1依次逐点计算各子节点的最短处理时间：
其中，j为当前子节点i的前继子节点，Ti为当前子节点i的最短处理时间，ti为当前子节点i的执行时长，Sizej为前继子节点的后继子节点对应节点数量。其中，由于输入子节点不具有前继子节点，因此对应的最短处理时间即为本身的执行时间。
在对应的数据执行方式为并行执行时，可以根据公式1.2依次逐点计算各子节点的最短处理时间：
其中，j为当前子节点i对应同一第一节点或第二节点中最短处理时间最小的前继子节点，Ti为当前子节点i的最短处理时间，ti为当前子节点i的执行时长。其中，由于输入子节点不具有前继子节点，因此对应的最短处理时间即为本身的执行时间。
步骤S43、确定各所述网络执行时间的最小值为最短执行时间。
在一种可能的实现方式中，网络执行时间可以为一个或者多个，在确定的网络执行时间为一个时直接确定其为最短执行时间，在确定的网络执行时间为多个时选择其中最小值作为最短执行时间。也就是说，当存在一个输出子节点时，确定该输出子节点对应的最短处理时间为最短执行时间，当存在多个输出子节点时，确定各输出子节点对应的最短处理时间中的最小值为最短执行时间。
图6示出根据本公开实施例的一种确定网络执行时间过程的示意图。如图6所示，划分后得到的各第一子节点60和第二子节点61，以及对应的执行顺序组成了包括多种图像执行策略的网络图，该网络图中包括N1C1和N1C8两个输入子节点，N4C1和N4C8两个输出子节点。
在图6所示的网络图中，由于输入子节点不具有前继子节点，因此对应的最短处理时间即为本身的执行时间。当数据执行方式为串行的情况下，第一子节点N1C1和N1C8的后继子节点均包括B1C1、B1C8和B2C8，各后继子节点对应B1和B2两个第二节点。因此，通过将N1C1和N1C8对应的最短处理时间除以二，得到B1C1、B1C8和B2C8对应的在先处理时间。进一步地，由于B1C1、B1C8和B2C8的两个前继子节点对应同一个第一节点，可以直接根据其中最小的在先处理时间和当前子节点执行时间，确定当前子节点的最短处理时间。为便于清楚理解，图6中示出了B1C1、B1C8和B2C8分别根据左、右两个前继子节点的在先处理时间确定的最短处理时间。
进一步地，在最短处理时间的单位为ms的情况下，根据上述计算规则依次向下逐层计算各子节点的最短处理时间直到输出子节点N4C1和N4C8。N4C1和N4C8的前继子节点为两个对应不同第二节点的第二子节点，因此直接计算各在先处理时间的和与节点执行时间的和，得到N4C1对应的最短处理时间为第一网络执行时间25ms，N4C8对应的最短处理时间为第二网络执行时间22ms。最终，确定两个网络执行时间中的最小值22ms为最短执行时间。
图7示出根据本公开实施例的另一种确定网络执行时间过程的示意图。如图7所示，划分后得到的各第一子节点70和第二子节点71，以及对应的执行顺序组成了包括多种图像执行策略的网络图，该网络图中包括N1C1和N1C8两个输入子节点，N4C1和N4C8两个输出子节点。
在图7所示的网络图中，由于输入子节点不具有前继子节点，因此对应的最短处理时间即为本身的执行时间。当数据执行方式为并行执行的情况下，第一子节点N1C1和N1C8的后继子节点均包括B1C1、B1C8和B2C8，即B1C1、B1C8和B2C8的两个前继子节点均对应同一个第一节点，可以直接确定其中最小的值为待选处理时间，根据该待选处理时间和当前子节点执行时间，确定当前子节点的最短处理时间。为便于清楚理解，图6中示出了B1C1、B1C8和B2C8分别根据左、右两个前继子节点的最短处理时间确定的最短处理时间。
进一步地，在最短处理时间的单位为ms的情况下，根据上述计算规则依次向下逐层计算各子节点的最短处理时间直到输出子节点N4C1和N4C8。N4C1和N4C8的前继子节点为两个对应不同第二节点的第二子节点，因此直接将对应前继子节点的最短处理时间确定为待选处理时间，计算对应待选处理时间中的最大值与节点执行时间的和，得到N4C1对应的最短处理时间为第一网络执行时间18ms，N4C8对应的最短处理时间为第二网络执行时间16ms。最终，确定两个网络执行时间中的最小值16ms为最短执行时间。
在一种可能的实现方式中，本公开实施例在确定最短执行时间后，根据最短执行时间确定目标处理策略的方式为：根据最短执行时间进行最短路径回溯，通过逆拓扑排序遍历各第一子节点的方式确定最短执行时间对应的多个第一子节点为目标子节点。再将各目标子节点对应的图像排布方式作为对应第一节点的目标排布方式。
也就是说，基于最短执行时间进行逆拓扑序列，从最短执行时间对应的结束子节点开始逆拓扑顺序依次遍历回溯各第一子节点和第二子节点，每一次回溯在当前子节点对应同一个节点的前继子节点中最短处理时间最小的节点，将其中的第一子节点作为目标子节点。其中，在发生冲突的情况下使用局部贪心策略，即在执行顺序相同的多个子节点分别逆拓扑顺序得到的下一个最短执行处理对应的子节点不同时，选择其中最短处理时间最小的子节点继续逆拓扑顺序遍历过程。可选地，该逆拓扑序列遍历的方式可以通过最短路径回溯法确定。
本公开实施例通过插入用于转换图像排布方式的第二节点，简化了目标处理策略的确定过程，以根据进行图像处理过程的全部节点执行时间以及图像排布方式转换时间，确定整体效果最优的目标处理策略，以及最优策略中各第一节点处理的图像排布方式。进一步地，可以根据该目标处理策略确定后续图像处理过程中各第一节点的图像排布方式，全面提高了图像处理效率。
可以理解，本公开提及的上述各个方法实施例，在不违背原理逻辑的情况下，均可以彼此相互结合形成结合后的实施例，限于篇幅，本公开不再赘述。本领域技术人员可以理解，在具体实施方式的上述方法中，各步骤的具体执行顺序应当以其功能和可能的内在逻辑确定。
此外，本公开还提供了节点排布方式确定装置、电子设备、计算机可读存储介质、程序，上述均可用来实现本公开提供的任一种节点排布方式确定方法，相应技术方案和描述和参见方法部分的相应记载，不再赘述。
图8示出根据本公开实施例的节点排布方式确定装置的示意图。如图8所示，所述装置包括：
节点确定模块80，用于确定多个第一节点，各所述第一节点为用于根据对应执行顺序处理同一图像数据的算子，具有至少一种对应的图像排布方式，所述图像排布方式用于表征图像数据中各像素值的存储顺序；
节点插入模块81，用于在每两个相邻的第一节点之间插入第二节点，各所述第二节点用于对输入的图像数据进行排布方式转换；
节点拆分模块82，用于根据各所述第一节点对应的至少一个图像排布方式拆分各所述第一节点和第二节点，得到多个具有对应执行顺序的第一子节点和第二子节点，各所述第一子节点和第二子节点均具有一种对应的图像排布方式；
策略确定模块83，用于根据各所述第一子节点和第二子节点对应的执行时间确定目标处理策略，所述执行时间用于表征对应第一子节点的图像处理时间或对应第二子节点的排布方式转换时间，所述目标处理策略中包括各所述第一节点对应的目标排布方式。
在一种可能的实现方式中，所述节点拆分模块包括：
拆分子模块，用于根据各所述第一节点对应的至少一个图像排布方式拆分所述第一节点和第二节点，得到各所述第一节点对应的多个第一子节点，以及各所述第二节点对应的多个第二子节点；
顺序确定子模块，用于确定各所述第一子节点和各所述第二子节点的执行顺序。
在一种可能的实现方式中，所述拆分子模块包括：
第一拆分单元，用于根据对应的图像排布方式拆分各所述第一节点，得到分别与所述第一节点对应各图像排布方式对应的多个第一子节点；
排布方式确定单元，用于确定位于各所述第二节点下一执行顺序的第一节点对应的图像排布方式；
第二拆分单元，用于拆分各所述第二节点，得到分别对应于下一执行顺序的第一节点对应各图像排布方式的多个第二子节点。
在一种可能的实现方式中，所述顺序确定子模块包括：
第一顺序确定单元，用于确定各所述第一子节点的执行顺序与对应的第一节点相同；
第二顺序确定单元，用于确定各所述第二子节点的执行顺序与对应的第二节点相同，其中，各所述第一子节点对应的图像排布方式与前继子节点对应的图像排布方式相同。
在一种可能的实现方式中，所述策略确定模块包括：
最短时间确定子模块，用于根据预设的数据执行方式和各所述第一子节点和第二子节点对应的执行时间确定最短执行时间；
策略确定子模块，用于根据所述最短执行时间确定所述目标处理策略。
在一种可能的实现方式中，所述最短时间确定子模块包括：
规则确定单元，用于根据预设数据执行方式确定对应的最短时间计算规则；
执行时间确定单元，用于根据所述最短时间计算规则由各输入子节点开始，依次向后计算最短处理时间直到各输出子节点，得到多个网络执行时间，所述输入子节点和所述输出子节点分别为根据对应执行顺序第一次和最后一次进行图像数据处理的第一子节点；
最短时间确定单元，用于确定各所述网络执行时间的最小值为最短执行时间。
在一种可能的实现方式中，所述规则确定单元包括：
串行子单元，用于响应于预设的数据执行方式为串行执行，确定所述最短时间计算规则包括：
确定当前子节点对应至少一个前继子节点的在先处理时间，所述当前子节点包括第一子节点或第二子节点；
根据当前子节点对应的各所述在先处理时间以及执行时间确定所述当前子节点对应的最短处理时间。
在一种可能的实现方式中，所述确定当前子节点对应至少一个前继子节点的在先处理时间包括：
确定所述当前子节点对应各所述前继子节点的节点数量，所述节点数量用于表征前继子节点的至少一个后继子节点对应的第一节点或第二节点的数量；
对于各所述前继子节点，根据对应的节点数量均分对应的最短处理时间，得到所述当前节点的在先处理时间。
在一种可能的实现方式中，所述规则确定单元包括：
并行子单元，用于响应于预设的数据执行方式为并行执行，确定所述最短时间计算规则包括：
确定当前子节点的前继子节点对应的第一节点或第二节点；
在对应同一第一节点或第二节点的各所述前继子节点对应的最短处理时间中确定最小值作为待选处理时间；
根据各所述待选处理时间中的最大值，以及所述当前子节点的执行时间的和确定对应的最短处理时间。
在一种可能的实现方式中，所述策略确定子模块包括：
路径回溯单元，用于根据所述最短执行时间进行最短路径回溯，通过逆拓扑排序遍历各所述第一子节点的方式确定所述最短执行时间对应的多个第一子节点为目标子节点；
目标排布方式确定单元，用于将各所述目标子节点对应的图像排布方式作为对应第一节点的目标排布方式。
在一些实施例中，本公开实施例提供的装置具有的功能或包含的模块可以用于执行上文方法实施例描述的方法，其具体实现可以参照上文方法实施例的描述，为了简洁，这里不再赘述。
本公开实施例还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述方法。计算机可读存储介质可以是易失性或非易失性计算机可读存储介质。
本公开实施例还提出一种电子设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行上述方法。
本公开实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机可读代码，或者承载有计算机可读代码的非易失性计算机可读存储介质，当所述计算机可读代码在电子设备的处理器中运行时，所述电子设备中的处理器执行上述方法。
电子设备可以被提供为终端、服务器或其它形态的设备。
图9是根据示例性实施例示出的一种电子设备900的框图。例如，电子设备900可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等终端。
参照图9，电子设备900可以包括以下一个或多个组件：处理组件902，存储器904，电源组件906，多媒体组件908，音频组件910，输入/输出(I/O)的接口912，传感器组件914，以及通信组件916。
处理组件902通常控制电子设备900的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件902可以包括一个或多个处理器920来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件902可以包括一个或多个模块，便于处理组件902和其他组件之间的交互。例如，处理组件902可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件908和处理组件902之间的交互。
存储器904被配置为存储各种类型的数据以支持在电子设备900的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备900上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器904可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
电源组件906为电子设备900的各种组件提供电力。电源组件906可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为电子设备900生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件908包括在所述电子设备900和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件908包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当电子设备900处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
音频组件910被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件910包括一个麦克风(MIC)，当电子设备900处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器904或经由通信组件916发送。在一些实施例中，音频组件910还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
I/O接口912为处理组件902和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
传感器组件914包括一个或多个传感器，用于为电子设备900提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件914可以检测到电子设备900的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为电子设备900的显示器和小键盘，传感器组件914还可以检测电子设备900或电子设备900一个组件的位置改变，用户与电子设备900接触的存在或不存在，电子设备900方位或加速/减速和电子设备900的温度变化。传感器组件914可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件914还可以包括光传感器，如互补金属氧化物半导体(CMOS)或电荷耦合装置(CCD)图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件914还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
通信组件916被配置为便于电子设备900和其他设备之间有线或无线方式的通信。电子设备900可以接入基于通信标准的无线网络，如无线网络(WiFi)，第二代移动通信技术(2G)或第三代移动通信技术(3G)，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件916经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件916还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。
在示例性实施例中，电子设备900可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。
在示例性实施例中，还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，例如包括计算机程序指令的存储器904，上述计算机程序指令可由电子设备900的处理器920执行以完成上述方法。
图10是根据示例性实施例示出的一种电子设备1000的框图。例如，电子设备1000可以被提供为一服务器。参照图10，电子设备1000包括处理组件1022，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器1032所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件1022的执行的指令，例如应用程序。存储器1032中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件1022被配置为执行指令，以执行上述方法。
电子设备1000还可以包括一个电源组件1026被配置为执行电子设备1000的电源管理，一个有线或无线网络接口1050被配置为将电子设备1000连接到网络，和一个输入输出(I/O)接口1058。电子设备1000可以操作基于存储在存储器1032的操作系统，例如微软服务器操作系统(Windows ServerTM)，苹果公司推出的基于图形用户界面操作系统(Mac OSXTM)，多用户多进程的计算机操作系统(UnixTM),自由和开放原代码的类Unix操作系统(LinuxTM)，开放原代码的类Unix操作系统(FreeBSDTM)或类似。
在示例性实施例中，还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，例如包括计算机程序指令的存储器1032，上述计算机程序指令可由电子设备1000的处理组件1022执行以完成上述方法。
本公开可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本公开的各个方面的计算机可读程序指令。
计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是(但不限于)电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。
这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。
用于执行本公开操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本公开的各个方面。
这里参照根据本公开实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。
这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。
也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。
附图中的流程图和框图显示了根据本公开的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
该计算机程序产品可以具体通过硬件、软件或其结合的方式实现。在一个可选实施例中，所述计算机程序产品具体体现为计算机存储介质，在另一个可选实施例中，计算机程序产品具体体现为软件产品，例如软件开发包(Software Development Kit，SDK)等等。
以上已经描述了本公开的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。

Claims (13)

1.一种节点排布方式确定方法，其特征在于，所述方法包括：
确定多个第一节点，各所述第一节点为用于根据对应执行顺序处理同一图像数据的算子，具有至少一种对应的图像排布方式，所述图像排布方式用于表征图像数据中各像素值的存储顺序；
在每两个相邻的第一节点之间插入第二节点，各所述第二节点用于对输入的图像数据进行排布方式转换；
根据各所述第一节点对应的至少一个图像排布方式拆分各所述第一节点和第二节点，得到多个具有对应执行顺序的第一子节点和第二子节点，各所述第一子节点和第二子节点均具有一种对应的图像排布方式；
根据各所述第一子节点和第二子节点对应的执行时间确定目标处理策略，所述执行时间用于表征对应第一子节点的图像处理时间或对应第二子节点的排布方式转换时间，所述目标处理策略中包括各所述第一节点对应的目标排布方式。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各所述第一节点对应的至少一个图像排布方式拆分各所述第一节点和第二节点，得到多个具有对应执行顺序的第一子节点和第二子节点包括：
根据各所述第一节点对应的至少一个图像排布方式拆分所述第一节点和第二节点，得到各所述第一节点对应的多个第一子节点，以及各所述第二节点对应的多个第二子节点；
确定各所述第一子节点和各所述第二子节点的执行顺序。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各所述第一节点对应的至少一个图像排布方式拆分所述第一节点和第二节点，得到各所述第一节点对应的多个第一子节点，以及各所述第二节点对应的多个第二子节点包括：
根据对应的图像排布方式拆分各所述第一节点，得到分别与所述第一节点对应各图像排布方式对应的多个第一子节点；
确定位于各所述第二节点下一执行顺序的第一节点对应的图像排布方式；
拆分各所述第二节点，得到分别对应于下一执行顺序的第一节点对应各图像排布方式的多个第二子节点。
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述确定各所述第一子节点和各所述第二子节点的执行顺序包括：
确定各所述第一子节点的执行顺序与对应的第一节点相同；
确定各所述第二子节点的执行顺序与对应的第二节点相同，其中，各所述第一子节点对应的图像排布方式与前继子节点对应的图像排布方式相同。
5.根据权利要求1-4中任意一项所述的方法，其特征在于，所述根据各所述第一子节点和第二子节点对应的执行时间确定目标处理策略包括：
根据预设的数据执行方式和各所述第一子节点和第二子节点对应的执行时间确定最短执行时间；
根据所述最短执行时间确定所述目标处理策略。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据预设数据执行方式和各所述第一子节点和第二子节点对应的执行时间确定最短执行时间包括：
根据预设数据执行方式确定对应的最短时间计算规则；
根据所述最短时间计算规则由各输入子节点开始，依次向后计算最短处理时间直到各输出子节点，得到多个网络执行时间，所述输入子节点和所述输出子节点分别为根据对应执行顺序第一次和最后一次进行图像数据处理的第一子节点；
确定各所述网络执行时间的最小值为最短执行时间。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据预设的数据执行方式确定对应的最短时间计算规则包括：
响应于预设的数据执行方式为串行执行，确定所述最短时间计算规则包括：
确定当前子节点对应至少一个前继子节点的在先处理时间，所述当前子节点包括第一子节点或第二子节点；
根据当前子节点对应的各所述在先处理时间以及执行时间确定所述当前子节点对应的最短处理时间。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述确定当前子节点对应至少一个前继子节点的在先处理时间包括：
确定所述当前子节点对应各所述前继子节点的节点数量，所述节点数量用于表征前继子节点的至少一个后继子节点对应的第一节点或第二节点的数量；
对于各所述前继子节点，根据对应的节点数量均分对应的最短处理时间，得到所述当前子节点的在先处理时间。
9.根据权利要求6-8中任意一项所述的方法，其特征在于，所述根据预设的数据执行方式确定对应的最短时间计算规则包括：
响应于预设的数据执行方式为并行执行，确定所述最短时间计算规则包括：
确定当前子节点的前继子节点对应的第一节点或第二节点；
在对应同一第一节点或第二节点的各所述前继子节点对应的最短处理时间中确定最小值作为待选处理时间；
根据各所述待选处理时间中的最大值，以及所述当前子节点的执行时间的和确定对应的最短处理时间。
10.根据权利要求5-9中任意一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述最短执行时间确定所述目标处理策略包括：
根据所述最短执行时间进行最短路径回溯，通过逆拓扑排序遍历各所述第一子节点的方式确定所述最短执行时间对应的多个第一子节点为目标子节点；
将各所述目标子节点对应的图像排布方式作为对应第一节点的目标排布方式。
11.一种节点排布方式确定装置，其特征在于，所述装置包括：
节点确定模块，用于确定多个第一节点，各所述第一节点为用于根据对应执行顺序处理同一图像数据的算子，具有至少一种对应的图像排布方式，所述图像排布方式用于表征图像数据中各像素值的存储顺序；
节点插入模块，用于在每两个相邻的第一节点之间插入第二节点，各所述第二节点用于对输入的图像数据进行排布方式转换；
节点拆分模块，用于根据各所述第一节点对应的至少一个图像排布方式拆分各所述第一节点和第二节点，得到多个具有对应执行顺序的第一子节点和第二子节点，各所述第一子节点和第二子节点均具有一种对应的图像排布方式；
策略确定模块，用于根据各所述第一子节点和第二子节点对应的执行时间确定目标处理策略，所述执行时间用于表征对应第一子节点的图像处理时间或对应第二子节点的排布方式转换时间，所述目标处理策略中包括各所述第一节点对应的目标排布方式。
12.一种电子设备，其特征在于，包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行权利要求1至10中任意一项所述的方法。
13.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令被处理器执行时实现权利要求1至10中任意一项所述的方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113706367B (zh) * 2021-08-26 2024-05-17 北京市商汤科技开发有限公司 节点排布方式确定方法及装置、电子设备和存储介质

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111310664A (zh) * 2020-02-18 2020-06-19 深圳市商汤科技有限公司 图像处理方法及装置、电子设备和存储介质
WO2021104079A1 (zh) * 2019-11-27 2021-06-03 深圳市万普拉斯科技有限公司 视频处理方法、装置、存储介质及计算机设备

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10489703B2 (en) * 2015-05-20 2019-11-26 Nec Corporation Memory efficiency for convolutional neural networks operating on graphics processing units
KR20200009435A (ko) * 2018-07-19 2020-01-30 삼성전자주식회사 딥 러닝용 데이터 표현 관리 방법, 딥 러닝용 데이터 처리 방법 및 이를 수행하는 딥 러닝 시스템
CN111242286A (zh) * 2020-01-14 2020-06-05 Oppo广东移动通信有限公司 一种数据格式变换方法、装置及计算机可读存储介质
CN113706367B (zh) * 2021-08-26 2024-05-17 北京市商汤科技开发有限公司 节点排布方式确定方法及装置、电子设备和存储介质

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2021104079A1 (zh) * 2019-11-27 2021-06-03 深圳市万普拉斯科技有限公司 视频处理方法、装置、存储介质及计算机设备
CN111310664A (zh) * 2020-02-18 2020-06-19 深圳市商汤科技有限公司 图像处理方法及装置、电子设备和存储介质

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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基于改进搜索策略的Live-Wire医学图像分割算法;王阳萍;党建武;李强;李莎;;计算机工程与应用(29);全文 *

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