一种自动优化深度学习图像分类模型运行资源的方法

本发明公开了一种自动优化深度学习图像分类模型运行资源的方法，具体包括：系统启动时若未初始化参数则获取系统运行的资源数量；系统根据获取的资源数量自动初始化优化策略；模型第1次运行，设置模型的运行资源数量，并运行模型；模型第2次运行，定义本次运行的优化方式为增加资源，将第1次运行资源数量加上资源增加数，得到本次运行模型的资源数，并运行模型；模型第2+N次运行，若增加资源数量促使速度提升，则认为优化有效，继续增加运行资源提高运行速度，反之减少资源；若减少资源数量时，模型运行速度不变，需要继续减少运行资源数量；若运行速度下降，需要增加资源数量。