[发明专利]算法模型训练方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请提供一种算法模型训练方法、装置、设备及存储介质，涉及模型训练技术领域。该方法基于react前端开发组件框架的拖拽组件和画布组件，通过将预设的拖拽组件以及画布组件引入至算法模型训练的主组件中，建立主组件中拖拽组件与画布组件的数据响应式连接，使得主组件可以根据拖拽组件的数据变化，调用画布组件在对应的画布上显示算法模型训练的相关节点。从而使得模型训练的操作性更强，有效提高了模型训练的灵活自主性以及直观性。通过在节点落入画布时完美增加了节点内容信息配置，并且支持右键删除、左键点击查看或修改配置信息，可以使得整个算法训练的流程变得直观、变得布局可控、变得学习成本很低。

技术领域

本发明涉及模型训练技术领域，具体而言，涉及一种算法模型训练方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着科学技术的飞速发展与大数据时代的到来，对海量数据的分析应用变得越来越广泛。然而真正有意义的是，建立在大数据基础上，人们对工作、生活中某些状态的未来发展趋势的预测或预报。通过对算法模型的训练，达到对预测结果的影响因素及其权重的调节与控制，达到结果最优化，成为当今时代的发展的趋势。

现有技术中可以通过表单方式对算法模型进行训练，也可以单独基于Cytoscape组件进行模型节点与关系的展示、删减等操作。

但是，单独基于Cytoscape组件无法实现在react框架下的画布响应式变化。而通过表单配置算法模型训练的方式过于单一，使得模型训练的灵活性较低，直观性较差。

发明内容

本发明的目的在于，针对上述现有技术中的不足，提供一种算法模型训练方法、装置、设备及存储介质，以解决现有技术中存在的算法模型训练灵活性低，直观性较差的问题。

为实现上述目的，本申请实施例采用的技术方案如下：

第一方面，本申请实施例提供了一种算法模型训练方法，包括：

将画布组件引入到模型训练的主组件中，并在所述主组件中定义所述画布组件的数据入口；

将预设的拖拽组件引入到所述主组件，并通过所述拖拽组件将拖拽节点的数据传递至所述主组件；所述主组件用于根据所述拖拽节点的数据进行算法模型的训练；

根据所述画布组件的数据入口，将所述拖拽节点的数据从所述主组件传递至所述画布组件；

建立所述主组件与所述画布组件中的数据建立响应式连接，以在所述画布组件对应画布上显示所述算法模型的训练相关的节点。

可选地，所述将预设的拖拽组件引入到所述主组件之前，所述方法还包括：

定义所述拖拽组件中的数据形式，并将鼠标移动事件与所述拖拽组件中对应的拖拽处理函数绑定。

可选地，所述方法还包括：

对所述拖拽组件的坐标和所述鼠标移动事件获取的鼠标移动过程中的坐标进行关联。

可选地，所述通过所述拖拽组件将拖拽节点的数据传递至所述主组件，包括：

采用所述拖拽组件中拖拽结束函数从所述拖拽组件获取所述拖拽节点的数据；

采用添加图像节点函数将所述拖拽节点的数据传递至框架的数据池中；

将所述数据池中的数据传递至所述框架的容器中，并建立所述容器与所述主组件之间的连接，以将数据传递至所述主组件。

可选地，所述方法还包括：

为所述画布组件绑定点击事件，并在所述点击事件中绑定配置框的显示；

若所述点击事件检测到所述画布上针对目标节点的点击操作，则弹出所述目标节点对应的配置框进行显示；