[发明专利]网络模型的转换方法、装置、系统、存储介质及电子装置在审
申请号: | 202111644376.2 | 申请日: | 2021-12-29 |
公开(公告)号: | CN114298284A | 公开(公告)日: | 2022-04-08 |
发明(设计)人: | 鄢铭 | 申请(专利权)人: | 浙江大华技术股份有限公司 |
主分类号: | G06N3/04 | 分类号: | G06N3/04;G06N3/08;G06N5/04 |
代理公司: | 北京康信知识产权代理有限责任公司 11240 | 代理人: | 张丹红 |
地址: | 310051 浙江*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 网络 模型 转换 方法 装置 系统 存储 介质 电子 | ||
1.一种网络模型的转换方法,其特征在于,包括:
将在第一处理器中训练得到的训练网络模型的第一模型文件转换为预定格式的中间模型文件;
确定与第二处理器对应的模型转换模块的第二模型文件,其中,所述第二处理器与所述第一处理器为不同类型的处理器;
基于所述中间模型文件以及所述第二模型文件确定推理算子包;
将所述推理算子包发送给包括所述第二处理器的第一设备,以指示所述第一设备基于所述推理算子包将所述训练网络模型转换为与所述第二处理器匹配的目标网络模型。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,基于所述中间模型文件以及所述第二模型文件确定推理算子包包括:
获取训练所述训练网络模型所使用的训练数据;
确定与所述第二处理器对应的推理算法;
按照预定规则打包所述中间模型文件、所述第二模型文件、所述训练数据以及所述推理算法,以得到所述推理算子包。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在基于所述中间模型文件以及所述第二模型文件确定推理算子包之后,所述方法还包括:
确定所述推理算子包的统一资源定位符;
将所述统一资源定位符发送给所述第一设备,以指示所述第一设备基于所述统一资源定位符发送请求信息,其中,所述请求信息用于请求所述推理算子包。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,在将所述统一资源定位符发送给所述第一设备之后,所述方法还包括:
接收第一设备发送的所述请求信息;
基于所述请求信息向所述第一设备发送所述推理算子包。
5.一种网络模型的转换方法,其特征在于,包括:
向包括第一处理器的第二设备发送请求信息,其中,所述请求信息用于请求推理算子包,所述推理算子包为所述第一处理器基于中间模型文件以及与第一设备中包括的第二处理器对应的模型转换模块的第二模型文件确定的,所述中间模型文件为在第一处理器中训练得到的训练网络模型的第一模型文件转换成的预定格式的文件;
基于所述推理算子包将所述训练网络模型转换为与所述第二处理器匹配的目标网络模型。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,基于所述推理算子包将所述训练网络模型转换为与所述第二处理器匹配的目标网络模型包括:
解析所述推理算子包,得到中间模型文件、所述模型转换模块的第二模型文件、训练数据,
运行所述第二模型文件,得到模型转换模块;
基于所述模型转换模块、所述中间模型文件以及所述训练数据进行模型转换,以得到所述目标网络模型。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,基于所述模型转换模块、所述中间模型文件以及所述训练数据进行模型转换,以得到所述目标网络模型包括:
通过所述模型转换模块加载所述中间模型文件,得到转换后的转换网络模型;
将所述训练数据中包括的训练样本输入至所述转换网络模型,确定训练结果;
确定与所述训练样本对应的标签结果与所述训练结果之间的误差;
在所述误差小于预定阈值的情况下,将所述转换网络模型确定为所述目标网络模型。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,在将所述转换网络模型确定为所述目标网络模型之后,所述方法还包括:
确定所述推理算子包中包括的推理算法,其中,所述推理算法为与所述第二处理器对应的推理算法;
运行所述推理算法,以启动所述目标网络模型;
基于启动后的所述目标网络模型执行目标操作。
9.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,在向第一处理器发送请求信息之前,所述方法还包括:
接收所述第二设备发送的所述推理算子包的统一资源定位符;
基于所述统一资源定位符发送所述请求信息。
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