[发明专利]一种云端深度学习模型转换方法、系统、设备及介质在审
| 申请号： | 202111275766.7 | 申请日： | 2021-10-29 |
| 公开（公告）号： | CN113780536A | 公开（公告）日： | 2021-12-10 |
| 发明（设计）人： | 罗天文;戴磊;刘玉宇 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06N5/04 |
| 代理公司： | 北京中巡通大知识产权代理有限公司 11703 | 代理人： | 孟大帅 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种云端深度学习模型转换方法、系统、设备及介质，所述方法包括以下步骤：获取待转换模型及模型转换请求信息；查询获得匹配训练机器实例；采用查询获得的匹配训练机器实例加载所述待转换模型，解析和遍历待转换模型的网络结构，获得中间模型；查询获得匹配推理机器实例；采用匹配推理机器实例加载所述中间模型，解析和遍历所述中间模型的网络结构，将其每一层转换到匹配推理机器实例的推理框架使用的模型格式，获得转换后的模型。本发明提供的方法，对用户屏蔽了不同训练框架转换到众多推理框架的细节，可节约学习成本、开发成本、环境安装部署成本、硬件准备/调试的成本等，能够提高生产效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 云端 深度 学习 模型 转换 方法 系统 设备 介质 | ||
【主权项】：
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