一种代码生成方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种代码生成方法、装置、设备和存储介质。其中，该方法包括：获取初始模型文件中各训练参数；根据各所述训练参数及预先配置代码模板生成代码段；确定各代码段之间的关联参数，并基于所述关联参数连接各代码段以生成目标训练代码。本发明专利技术实施例的技术方案，通过自动解析初始模型文件生成目标训练代码，实现了机器学习模型训练代码的快速生成，提高了机器学习模型训练代码的灵活性。

A code generation method, device, device and storage medium

【技术实现步骤摘要】
一种代码生成方法、装置、设备和存储介质
本专利技术实施例涉及计算机应用
，尤其涉及一种代码生成方法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
机器学习产品中常遇到跨平台的问题，例如使用Python语言的训练了一个机器学习模型，跨平台部署到其他生成环境时，为了使用机器学习模型需要修改生产环境，显然通过修改生产环境而使用机器学习模型的得不偿失，为此人们约定了预测模型标记语言(PredictiveModelMarkupLanguage,PMML)实现跨平台的机器学习模型部署。然而，机器学习模型与训练数据是强相关的，不同的数据会训练出不同的模型，使用PMML语言将机器学习模型部署到其他平台时，如果数据发生变化和调整，机器学习模型生产的预测结果不准确，需要对机器学习模型进行微调以适应数据的变化，然而PMML语言仅描述由机器学习模型，无法获取到机器学习模型的训练代码，只能在原平台对机器学习模型进行重新训练，灵活程度较差。
技术实现思路
本专利技术提供一种代码生成方法、装置、设备和存储介质，以实现跨平台下机器学习模型训练代码的灵活生本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种代码生成方法，其特征在于，包括：/n获取初始模型文件中各训练参数；/n根据各所述训练参数及预先配置代码模板生成代码段；/n确定各代码段之间的关联参数，并基于所述关联参数连接各代码段以生成目标训练代码。/n

【技术特征摘要】
1.一种代码生成方法，其特征在于，包括：
获取初始模型文件中各训练参数；
根据各所述训练参数及预先配置代码模板生成代码段；
确定各代码段之间的关联参数，并基于所述关联参数连接各代码段以生成目标训练代码。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取初始模型文件中各训练参数，包括：
获取初始模型文件中的文本标签；
若文本标签为预设标签，则获取初始模型文件中文本标签对应的训练参数；
其中，所述训练参数包括训练输入参数、训练输出参数、训练模型参数、数据转换参数和/或数据挖掘参数。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设标签包括数据字典标签、挖掘架构标签、数据转换标签、模型定义标签和/或模型解释标签。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各所述训练参数及预先配置代码模板生成代码段，包括：
根据训练参数获取预先配置的代码模板；
将训练参数填充到代码模板的对应待填充位置以生成代码段。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定各代码段之间的关联参数，并基于所述关联参数连接各代码段以生成目标训练代码，包括：
将训练参数在初始模型文件中的出现顺序确定为各代码段的连接顺序关系；
根据各代码段的传入参数、传出参数和连接顺序关系生成关联参数；
通过关联参数连接各所述代码段生成目标训练代码...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢立东，沈丽忠，李婉华，郑健，陈铭新，李晓敦，赵世辉，唐景峰，
申请(专利权)人：中国建设银行股份有限公司，建信金融科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：北京;11