【技术实现步骤摘要】
信息可视化方法、装置、存储介质及处理器
本专利技术涉及计算机领域，具体而言，涉及一种信息可视化方法、装置、存储介质及处理器。
技术介绍
随着2012年深度学习在国际图像识别比赛中以碾压第二名的性能初露头角后，在2016年随着AlphaGo被世人所知。深度学习框架已经成为越来越多公司的首要选择。但是，在开发深度学习模型的时候，传统代码编码方式成为了许多数据科学家的阻碍，对于在其上开发的科学家而言上手难度较大。对于业内在使用的可视化深度学习平台而言，其对于单步调试并没有相应的查看功能。使得开发者在其上面进行开发的时候，无法准确的看出运行到具体代码中哪一个层。另一方便，现在使用的深度学习平台缺乏版本控制功能，在深度学习这种需要进行大量的调试比对模型的运算中，开发者很难能回到之前更优的某个版本。针对上述无法对深度学习模型的开发代码进行可视化定位的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种信息可视化方法、装置、存储介质及处理器，以至少解决无法对深度学习模型的...
【技术保护点】
1.一种信息可视化方法，其特征在于，包括：/n获取待运行的深度学习代码，其中，所述深度学习代码用于训练深度学习模型；/n按照设定执行单位，对所述深度学习代码的运行位置进行定位以得到定位结果，并对所述定位结果进行可视化展示，其中，所述定位结果用于辅助确认所述深度学习模型的潜在缺陷；和/或，对所述深度学习代码进行版本控制。/n
【技术特征摘要】
1.一种信息可视化方法，其特征在于，包括：
获取待运行的深度学习代码，其中，所述深度学习代码用于训练深度学习模型；
按照设定执行单位，对所述深度学习代码的运行位置进行定位以得到定位结果，并对所述定位结果进行可视化展示，其中，所述定位结果用于辅助确认所述深度学习模型的潜在缺陷；和/或，对所述深度学习代码进行版本控制。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述设定执行单位至少包括以下至少之一：单步执行、多步执行。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述深度学习代码包括以下至少之一：
接收通过图形用户界面编辑的所述深度学习代码；
获取按照自定义数据结构对深度学习图形进行转换后得到的所述深度学习代码。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述自定义数据结构至少包括以下之一：JSON、XML。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，按照所述设定执行单位，对所述深度学习代码的运行位置进行定位以得到所述定位结果包括：
按照所述设定执行单位运行所述深度学习代码；
调用预设插件定位所述深度学习代码当前运行位置所在行数。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述定位结果进行可视化展示包括以下至少之一：
在图形用户界面中显示所述深度学习代码中与所述定位结果关联的部分代码；
调用自定义数据结构接口，在图形用户界面中显示深度学习图形中与所述定位结果关联的部分图形。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述深度学习代码进行版本控制包括以下至少之一：
在图形用户界面中，通过调用版本提交功能，将当前版本的所述深度学习代码进行保存；
在图形用户界面中，通过调用版本回滚功能，将当前版本的所述深度学习代码回滚至待使用的历史版本的所述深度学习代码，其中，所述待使用的历史版本通过对多个版本的模型结果进行比对后确定，所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：薛研歆，张维，王海峰，王琳，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：开曼群岛;KY
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