摘要
本申请实施例提供一种基于GPU硬件平台的卷积算子的调优方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括:获取卷积神经网络中不同的卷积层参数;根据输入通道维度的大小,确定目标卷积类型;根据预先设置的算法优化策略,确定与目标卷积类型对应的目标算法优化策略的调优空间;基于预先设置的GPU硬件平台的硬件信息和与卷积类型对应的目标算法优化策略的调优空间,对卷积神经网络进行调优处理,得到调优结果;根据预先设置的评估指标和调优结果,确定与卷积层参数对应的核函数配置参数,并将与核函数配置参数对应的核函数确定为卷子算子的最优解,提高卷积神经网络训练的效率。
技术关键词
硬件平台
卷积算法
策略
参数
卷积神经网络训练
矩阵
通道
指标
电子设备
可读存储介质
受限
存储器
处理器
加速卡
模块
计算机
程序
分块
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