【技术实现步骤摘要】
一种多语言适配的机器学习模型库的生成方法
[0001]本专利技术涉及机器学习领域,具体是一种多语言适配的机器学习模型库的生成方法。
技术介绍
[0002]随着软件技术的发展,机器学习技术已经比较成熟,对机器学习的使用也逐渐进入生活的各个角落。机器学习的生态主要集中在Python环境,对Java 、C、JavaScript等语言的程序员不够友好。虽然存在onnx这样的交换格式,对于不懂机器学习的程序员来讲,上手难度还是很高。
技术实现思路
[0003]针对现有技术存在的问题, 本专利技术公开一种多语言适配的机器学习模型库的生成方法,本库以onnx为主要交换格式,对onnx格式的算法程序中的接口进行自动的封装,并添加调用注释,将封装后的代码交给不同语言的程序员进行调用。
[0004]为了解决所述技术问题,本专利技术采用的技术方案是:一种多语言适配的机器学习模型库的生成方法,其特征在于:包括以下步骤:S01)、将编写好的模型导出为onnx格式,并上传至模型库,同时向模型库中提交模型的训练、推理函数所在的位置和参数列表;S02)、模型库根据提交的信息,校验接口的正确性;S03)、校验通过后,使用多种编程语言对接口进行封装,并添加注释;S04)、模型库开放此onnx的下载和使用;S05)、模型使用者下载此onnx文件和系统封装的文件,调用系统封装后的接口进行使用。
[0005]进一步的,步骤S01)具体为:编写模型代码,对模型进行训练,生成onnx格式文件,将onnx文件上传至模型库,并提交训练 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种多语言适配的机器学习模型库的生成方法,其特征在于:包括以下步骤:S01)、将编写好的模型导出为onnx格式,并上传至模型库,同时向模型库中提交模型的训练、推理函数所在的位置和参数列表;S02)、模型库根据提交的信息,校验接口的正确性;S03)、校验通过后,使用多种编程语言对接口进行封装,并添加注释;S04)、模型库开放此onnx的下载和使用;S05)、模型使用者下载此onnx文件和系统封装的文件,调用系统封装后的接口进行使用。2.根据权利要求1所述的多语言适配的机器学习模型库的生成方法,其特征在于:步骤S01)具体为:编写模型代码,对模型进行训练,生成onnx格式文件,将onnx文件上传至...
【专利技术属性】
技术研发人员:李彬,李锐,王建华,
申请(专利权)人:山东浪潮科学研究院有限公司,
类型:发明
国别省市:
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