一种图像处理方法、数据处理方法、设备、介质及产品与流程
技术特征：
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，将所述张量算子处理为所述第三张量算子，包括：
3.根据权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，根据所述图像处理模型的模型计算精度需求参数，确定将所述张量算子处理为所述第三张量算子的转换系数，包括：
4.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，将所述张量算子处理为所述第三张量算子，包括：
5.根据权利要求4所述的图像处理方法，其特征在于，根据所述图像处理模型的模型计算精度需求参数和分配给所述张量计算的计算参数存储空间的大小，确定将所述张量算子处理为所述第三张量算子的转换系数，包括：
6.根据权利要求4所述的图像处理方法，其特征在于，根据所述图像处理模型的模型计算精度需求参数和分配给所述张量计算的计算参数存储空间的大小，确定将所述张量算子处理为所述第三张量算子的转换系数，包括：
7.根据权利要求4所述的图像处理方法，其特征在于，根据所述图像处理模型的模型计算精度需求参数和分配给所述张量计算的计算参数存储空间的大小，确定将所述张量算子处理为所述第三张量算子的转换系数，包括：
8.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，将所述张量算子处理为所述第三张量算子，包括：
9.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述张量计算为对两个所述张量算子的乘法计算；
10.根据权利要求9所述的图像处理方法，其特征在于，进行乘法计算的两个所述张量算子均为二维张量算子，两个所述张量算子中的被乘数张量算子的列数与两个所述张量算子中的乘数张量算子的行数相同。
11.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，利用所述第三张量算子执行所述张量计算，包括：
12.一种数据处理方法，其特征在于，包括：
13.一种计算设备，其特征在于，包括：
14.一种非易失性存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至11任意一项所述图像处理方法的步骤或权利要求12所述数据处理方法的步骤。
15.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至11任意一项所述图像处理方法的步骤或权利要求12所述数据处理方法的步骤。
技术总结
本发明涉及人工智能技术领域，具体公开了一种图像处理方法、数据处理方法、设备、介质及产品，通过在利用图像处理模型将输入图像进行向量化处理并进行张量计算时，对张量算子进行规模扩充至各维度的元素数量均为z个正整数的乘积形式，再进行增维处理并使各维度的增维数量相同，再进行张量列分解处理，在利用张量列分解实现将张量算子分解以及降低算子参数量的同时，适应于计算设备执行模型计算时进行张量列分解为合适形式，从而在计算设备执行图像处理任务时能够显著降低张量计算的复杂度及参数量，缓解计算压力和存储压力，且能够将一次张量计算转换为多组小规模张量算子的并行计算，在计算资源允许的情况下能够提升图像处理任务的性能。
技术研发人员：侯鹏宇,肖麟阁,郝锐,赵谦谦,王彦伟
受保护的技术使用者：浪潮电子信息产业股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/11/21
技术研发人员：侯鹏宇,肖麟阁,郝锐,赵谦谦,王彦伟
技术所有人：浪潮电子信息产业股份有限公司
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