[发明专利]一种神经网络模型的可视化方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种神经网络模型的可视化方法，其特征在于，所述神经网络模型具有多个节点；所述方法包括：

获取神经网络模型结构，生成上层节点及所述上层节点的合并节点名集合和节点度；

根据所述合并节点名集合和所述节点度对所述上层节点进行合并，生成目标节点；

基于所述目标节点生成所述神经网络模型结构的可视化数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述神经网络模型结构，生成上层节点及所述上层节点的合并节点名集合和节点度的步骤，包括：

获取所述神经网络模型结构每个所述节点的输出节点列表、输入节点列表和节点名；

获取节点名最高命名层级；

根据所述节点名最高命名层级和所述节点名，生成上层节点；

获取所述上层节点中所包含节点的节点名，生成所述上层节点的合并节点名集合；

根据所述上层节点的输出节点列表和输入节点列表，生成所述上层节点的节点度。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述节点名最高命名层级和所述节点名，生成上层节点的步骤，包括：

确定每个所述节点的节点名层级；

基于所述节点名最高命名层级和所述节点名层级，生成每个所述节点的辅助节点名；

合并具有相同辅助节点名的所述节点，得到上层节点。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述节点度包括出度和入度；所述根据所述合并节点名集合和所述节点度对所述上层节点进行合并，生成目标节点的步骤，包括：

根据所述上层节点对应的出度，生成第一合并节点；

根据所述第一合并节点对应的入度，生成第二合并节点；

根据所述第二合并节点的合并节点名集合和对应的出度、入度，生成第三合并节点；

根据所述第三合并节点的合并节点名集合和对应的入度，生成第四合并节点；

获取当前合并轮数，并判断所述合并轮数是否等于预设合并轮数阈值；

若否，将所述第四合并节点确定为上层节点，并返回根据所述上层节点对应的出度，生成第一合并节点的步骤；

若是，将所述第四合并节点确定为目标节点。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述上层节点对应的出度，生成第一合并节点的步骤，包括：

在所述上层节点中获取出度为1的第一节点；

判断所述第一节点是否处于预设保留节点列表中；

若否，获取所述第一节点对应的第一输出节点，并将所述第一输出节点添加至预设的第一临时集合中；

在所述上层节点中获取所述第一输出节点对应的第一输入节点；

将不处在所述预设保留节点列表中，且出度为1的第一输入节点确定为第一待合并节点；

对所述第一待合并节点进行合并，生成第一合并节点。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述第一待合并节点进行合并，生成第一合并节点的步骤，包括：

在所述第一待合并节点中选取第一总节点；

合并所述第一待合并节点的合并节点名集合，生成第一合并节点名集合；

合并所述第一待合并节点的输入节点列表，生成第一输入节点列表；

将所述第一合并节点名集合作为所述第一总节点的合并节点名集合，并将所述第一输入节点列表作为所述第一总节点的输入节点列表，生成第一合并节点。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一合并节点对应的入度，生成第二合并节点的步骤，包括：

在所述第一合并节点中获取入度为1的第二节点；

判断所述第二节点是否处于预设保留节点列表中；

若否，获取所述第二节点对应的第二输入节点，并将所述第二输入节点添加至预设的第二临时集合中；

在所述第一合并节点中获取所述第二输入节点对应的第二输出节点；

将不处在所述预设保留节点列表中，且入度为1的第二输出节点确定为第二待合并节点；

对所述第二待合并节点进行合并，生成第二合并节点。