【技术实现步骤摘要】
数据处理方法及装置、电子设备和存储介质
本公开涉及计算机视觉技术，尤其涉及一种数据处理方法及装置、电子设备和计算机存储介质。
技术介绍
随着人工智能的发展，越来越多行业开始利用人工智能技术来提升企业和组织运营的效率，降低运营的成本，但是现有的人工智能技术是针对不同的用户需求，由算法研究员定制不同的神经网络模型，神经网络模型的开发周期较长，成本较高。
技术实现思路
本公开实施例期望提供数据处理的技术方案。本公开实施例提供了一种数据处理方法，所述方法包括：基于第一选取指令选取工作流模板，基于第二选取指令从数据集中选取神经网络的训练集；所述工作流模板表示神经网络的训练框架的实例；根据所述工作流模板确定所述神经网络的训练框架，其中，所述训练框架具有所述实例对应的神经网络的网络结构；根据所述训练集和所述神经网络的网络结构训练神经网络，得到训练完成的神经网络模型。可选地，所述根据所述工作流模板确定神经网络的训练框架，包括：根据所述工作流模板确定神经网络的训练框架的网络参...
【技术保护点】
1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：/n基于第一选取指令选取工作流模板，基于第二选取指令从数据集中选取神经网络的训练集；所述工作流模板表示神经网络的训练框架的实例；/n根据所述工作流模板确定所述神经网络的训练框架，其中，所述训练框架具有所述实例对应的神经网络的网络结构；/n根据所述训练集和所述神经网络的网络结构训练神经网络，得到训练完成的神经网络模型。/n
【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
基于第一选取指令选取工作流模板，基于第二选取指令从数据集中选取神经网络的训练集；所述工作流模板表示神经网络的训练框架的实例；
根据所述工作流模板确定所述神经网络的训练框架，其中，所述训练框架具有所述实例对应的神经网络的网络结构；
根据所述训练集和所述神经网络的网络结构训练神经网络，得到训练完成的神经网络模型。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述工作流模板确定神经网络的训练框架，包括：
根据所述工作流模板确定神经网络的训练框架的网络参数；
基于所述网络参数，确定神经网络的训练框架。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述网络参数，确定神经网络的训练框架，包括：
获取神经网络的初始模型；
确定所述初始模型对应的多个神经网络的训练框架；
在所述初始模型对应的多个神经网络的训练框架中，确定所述网络参数对应的神经网络的训练框架。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取神经网络的初始模型，包括：基于第三选取指令从多个神经网络的模型中选取出神经网络的初始模型；或者，建立神经网络的初始模型。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述网络参数，确定神经网络的训练框架，包括：
获取已有的神经网络模型；
确定用于优化所述已有的神经网络模型的多个神经网络的训练框架；
在所述已有的神经网络模型的多个神经网络的训练框架中，确定所述网络参数对应的神经网络的训练框架。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述训练框架确定出神经网络的网络结构，包括：
获取所述训练框架对应的多个神经网络的网络结构；
从所述多个神经网络的网络结构中选择与所述训练集的数据分布状态相符的神经网络的网络结构。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述获取所述训练框架对应的多个神经网络的网络结构，包括：
在网络仓库中，确定所述训练框架对应的多个神经网络的网络结构，所述网络仓库用于存储神经网络的网络结构。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据至少一类第一数据操作权限，对所述数据集进行操作和/或训练所述神经网络；所述第一数据操作权限包括对所述数据集的操作权限和/或训练神经网络的权限。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
基于所述第四选取指令从所述数据集中选取神经网络的评测集；
根据所述评测集，对所述训练完成的神经网络模型进行评测，得到评测结果。
10.根据权利要求9所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：林成龙，崔磊，
申请(专利权)人：北京市商汤科技开发有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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