[发明专利]训练模型的实现方法、设备以及存储介质

说明书

本发明实施例公开一种训练模型的实现方法、设备以及计算机可读存储介质，该方法包括：训练程序加载业务算法逻辑层生成的动态库；在前向传播和反向传播计算时，通过前向传播接口和反向传播接口调用所述动态库的前向传播程序和反向传播程序进行训练，得到训练模型。本发明实施例的训练程序和业务算法逻辑层脱耦合，训练程序和业务算法逻辑层可以独立运行也可以由训练程序加载业务算法逻辑层运行，方便各自开发维护；编译运行只涉及业务算法逻辑层代码，节省编译时间，提升版本开发效率。

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种训练模型的实现方法、设备以及计算机可读存储介质。

背景技术

在团队协作过程中，由于训练工具版本众多，不同研发工程师拿到的训练工具版本可能不一样，不同的训练工具依赖的软件环境和硬件环境不同，在此种情况下，生成的训练模型对运行环境的软件环境和硬件环境也不一样，一旦在产品集成联调阶段把所有训练模型运行在同一个生产环境中，就会出现各种意想不到的异常。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例的目的在于提供一种训练模型的实现方法、设备以及计算机可读存储介质，以解决训练工具版本众多，导致在产品集成联调阶段把所有训练模型运行在同一个生产环境中出现的问题。

本发明实施例解决上述技术问题所采用的技术方案如下：

根据本发明实施例的一个方面，提供的一种训练模型的实现方法，所述方法包括：

训练程序加载业务算法逻辑层生成的动态库；

在前向传播和反向传播计算时，通过前向传播接口和反向传播接口调用所述动态库的前向传播程序和反向传播程序进行训练，得到训练模型。

根据本发明实施例的另一个方面，提供的一种训练模型的实现设备，所述设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的训练模型的实现程序，所述训练模型的实现程序被所述处理器执行时实现上述的训练模型的实现方法的步骤。

根据本发明实施例的另一个方面，提供的一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有训练模型的实现程序，所述训练模型的实现程序被处理器执行时实现上述的训练模型的实现方法的步骤。

本发明实施例的训练模型的实现方法、设备以及计算机可读存储介质，训练程序和业务算法逻辑层脱耦合，训练程序和业务算法逻辑层可以独立运行也可以由训练程序加载业务算法逻辑层运行，方便各自开发维护；编译运行只涉及业务算法逻辑层代码，节省编译时间，提升版本开发效率。

附图说明

图1为现有训练工具的内部框架结构示意图；

图2为现有训练工具的编译流程示意图；

图3为现有训练工具添加新层的编译流程示意图；

图4为本发明第一实施例的训练模型的实现方法流程示意图；

图5为本发明实施例的训练工具的内部框架结构示意图；

图6为本发明实施例的训练工具的算法逻辑层结构示意图；

图7为本发明实施例的训练工具的核心模块结构示意图；

图8为本发明实施例的算法迭代嵌入新算法层的流程示意图；

图9为本发明第二实施例的训练模型的实现设备结构示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式