[发明专利]一种神经网络模型的生成方法及装置

说明书

本发明提供一种神经网络模型的生成方法和装置。神经网络模型的生成方法包括：获取通用配置文件，所述通用配置文件包括节点信息和边信息，所述节点信息用于描述所述神经网络模型中的各神经网络单元，所述边信息用于描述所述神经网络模型中的数据传输关系；根据所述通用配置文件生成神经网络模型。这样，由于通用配置文件包括描述神经网络模型的各神经网络单元节点的边信息和描述神经网络模型中的数据传输关系节点信息，因此，根据该通用配置文件能够建立相应的神经网络模型，不需要利用程序语言进行代码的编写，提高了建立神经网络模型的便利程度，有助于降低模型的搭建成本。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种神经网络模型的生成方法及装置。

背景技术

相关技术中，包括多种不同类型的神经网络模型，而各种类型的神经网络模型的搭建方式具有一定的区别，为了搭建神经网络模型，需要使用特定的模型框架搭建编程语言，如果需要更换模型框架，则又需要工作人员学习和使用新的框架内容。因此，现有的神经网络模型的搭建方式较为复杂，成本较高。

发明内容

本发明实施例提供一种神经网络模型的生成方法及装置，以解决现有的神经网络模型的搭建方式较为复杂，成本较高的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种神经网络模型的生成方法，包括以下步骤：

获取通用配置文件，所述通用配置文件包括节点信息和边信息，所述节点信息用于描述所述神经网络模型中的各神经网络单元，所述边信息用于描述所述神经网络模型中的数据传输关系；

根据所述通用配置文件生成神经网络模型。

可选的，所述获取通用配置文件的步骤，包括：

获取用户撰写的需求信息；

根据所述需求信息和模型框架的类型，生成所述通用配置文件。

可选的，所述获取通用配置文件的步骤，包括：

获取已建立的神经网络模型；

由所述已建立的神经网络模型导出预设格式的文件作为所述通用配置文件。

可选的，所述获取通用配置文件，包括：

确定神经网络单元的类型和序号；

确定神经网络单元的框架参数，所述框架参数包括张量维度和取值范围中的至少一项；

确定神经网络单元的节点数据精度；

根据神经网络单元的类型和序号、所述框架参数和所述节点数据精度生成节点信息。

可选的，所述获取通用配置文件，包括：

确定边的起始位置和终点位置；

确定边的节点流出端口和节点流入端口；

确定边的数据流动位置；

根据所述起始位置、所述终点位置、所述节点流入端口、所述节点流出端口和所述数据流动位置生成边信息。

可选的，在所述边中的目标边的起始位置的信息值小于0的情况下，所述目标边的输入数据为神经网络模型的外部数据；

在所述目标边的起始位置的信息值大于0的情况下，所述目标边的输入数据来自神经网络模型中的神经网络单元，且所述起始位置的信息值为向所述目标边输入数据的神经网络单元的序号；

在所述目标边的终点位置的信息值小于0的情况下，所述目标边的输出数据输出至神经网络模型的外部；