模型库构建方法、基于模型库的模型调用方法和相关设备技术

本发明专利技术公开了一种模型库构建方法、基于模型库的模型调用方法和相关设备，模型库构建方法包括：获取原始模型数据；其中，所述原始模型数据包括：原始模型应用场景信息、原始模型参数、原始模型网络结构信息、原始模型名称信息；根据所述原始模型名称信息和所述原始模型网络结构信息进行代码定义，得到模型代码文件；根据所述原始模型应用场景信息和所述原始模型参数从预设的候选场景接口中筛选出选定场景接口；将所述选定场景接口和所述模型代码文件进行相关联处理，得到模型关联信息；将所述模型关联信息、所述模型代码文件和所述选定场景接口存入预设的数据库中，得到模型库。本发明专利技术使得模型提取操作简易且快速。明使得模型提取操作简易且快速。明使得模型提取操作简易且快速。

【技术实现步骤摘要】
模型库构建方法、基于模型库的模型调用方法和相关设备


[0001]本专利技术涉及人工智能的
，尤其是涉及一种模型库构建方法、基于模型库的模型调用方法和相关设备。

技术介绍

[0002]随着计算机技术的发展，深度学习算法所构建的模型越来越多，也越来越多的场景通过深度学习的模型完成数据处理、数据预测等。例如，常见的应用场景为图像识别、文本分类、语音识别等。但是随着应用场景的增多，模型数量也相应增多，每次使用模型的时候，都需要使用python编程语言与深度学习框架构建，模型构建过程复杂且漫长。尽管已经开发的模型，也需要重新在多个文件中查找，使得模型提取操作复杂，使用时间长。

技术实现思路

[0003]本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本专利技术提出一种模型库构建方法，能够构建一种通过模型名称即可快速调用的模型库，使得模型提取操作简易且快速。
[0004]本专利技术还提出一种基于模型库的模型调用方法。
[0005]本专利技术还提出一种模型库构建系统。
[0006]本专利技术还提出一种电子设备。
[0007]本专利技术还提出一种计算机可读存储介质。
[0008]第一方面，本专利技术的一个实施例提供了模型库构建方法，所述模型库构建方法包括：
[0009]获取原始模型数据；其中，所述原始模型数据包括：原始模型应用场景信息、原始模型参数、原始模型网络结构信息、原始模型名称信息；
[0010]根据所述原始模型名称信息和所述原始模型网络结构信息进行代码定义，得到模型代码文件；
[0011]根据所述原始模型应用场景信息和所述原始模型参数从预设的候选场景接口中筛选出选定场景接口；
[0012]将所述选定场景接口和所述模型代码文件进行相关联处理，得到模型关联信息；
[0013]将所述模型关联信息、所述模型代码文件和所述选定场景接口存入预设的数据库中，得到模型库。
[0014]根据本专利技术的另一些实施例的模型库构建方法，所述根据所述原始模型应用场景信息和所述模型参数从预设的候选场景接口中筛选出选定场景接口，包括：
[0015]根据所述原始模型应用场景信息从所述候选场景接口中筛选出初步场景接口；
[0016]根据所述模型参数设置所述初步场景接口的接口参数，得到所述选定场景接口。
[0017]根据本专利技术的另一些实施例的模型库构建方法，在所述将所述模型关联信息、所述模型代码文件和所述选定场景接口存入预设的数据库中，得到模型库之后，所述模型库
构建方法还包括：
[0018]获取新增模型数据；其中，所述新增模型数据包括：新增模型名称信息和模型导入语句；
[0019]根据所述新增模型名称信息在所述原始模型应用场景信息中筛选出选定模型应用场景信息；
[0020]根据所述选定模型应用场景信息在所述模型库中查找出选定代码文件；
[0021]在所述选定代码文件中添加所述模型导入语句，得到新增代码文件；
[0022]将所述新增代码文件存入所述模型库，以更新所述模型库。
[0023]根据本专利技术的另一些实施例的模型库构建方法，所述根据所述选定模型应用场景信息在所述模型库中查找出选定代码文件，包括：
[0024]根据所述选定模型应用场景信息从所述候选场景接口中筛选出选中场景接口；
[0025]根据所述选中场景接口在所述模型库中调取出对应的模型代码文件作为所述选定代码文件。
[0026]第二方面，本专利技术的一个实施例提供了基于模型库的模型调用方法，包括：
[0027]获取调用模型名称信息；
[0028]根据所述调用模型名称信息在预设的模型库中提取出目标模型；其中，所述模型库通过如第一方面所述的模型库构建方法得到。
[0029]根据本专利技术的另一些实施例的基于模型库的模型调用方法，所述模型库包括：模型关联信息、选定模型接口和模型代码文件；所述根据所述调用模型名称信息在预设的模型库中提取出目标模型，包括：
[0030]根据所述调用模型名称信息从预设的模型应用场景信息映射表中查找出调用模型应用场景信息；
[0031]根据所述调用模型应用场景信息在所述模型关联信息查找出目标场景接口；
[0032]根据所述目标场景接口、所述选定模型接口在所述模型代码文件中筛选出目标代码文件，运行所述目标代码文件以运行所述目标模型。
[0033]根据本专利技术的另一些实施例的基于模型库的模型调用方法，在所述根据所述目标场景接口、所述模型选定接口在所述模型代码文件中筛选出所述目标代码文件，运行所述目标代码文件以运行所述目标模型之后，所述基于模型库的模型调用方法还包括：
[0034]获取模型训练数据；
[0035]根据所述模型训练数据对所述目标模型进行训练；
[0036]获取待预测数据；
[0037]将所述待预测数据输入至训练后的所述目标模型进行模型推理，得到目标数据。
[0038]第三方面，本专利技术的一个实施例提供了模型库构建系统，所述模型库构建系统包括：
[0039]数据获取模块，用于获取原始模型数据；其中，所述原始模型数据包括：原始模型应用场景信息、模型参数、原始模型网络结构信息、原始模型名称信息；
[0040]代码定义模块，用于根据所述原始模型名称信息和所述原始模型网络结构信息进行代码定义，得到模型代码文件；
[0041]接口筛选模块，用于根据所述原始模型应用场景信息和所述模型参数从预设的候
选场景接口中筛选出选定场景接口；
[0042]关联模块，用于将所述选定场景接口和所述模型代码文件进行相关联处理，得到模型关联信息；
[0043]存储模块，用于将所述模型关联信息、所述模型代码文件和所述选定场景接口存入预设的数据库中，得到模型库。
[0044]第四方面，本专利技术的一个实施例提供了电子设备，包括：
[0045]至少一个处理器，以及，
[0046]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0047]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如第一方面所述的模型库构建方法，或者执行如第二方面所述的基于模型库的模型调用方法。
[0048]第五方面，本专利技术的一个实施例提供了计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行如第一方面所述的模型库构建方法，或者执行如第二方面所述的基于模型库的模型调用方法。
[0049]本专利技术实施例的模型库构建方法、基于模型库的模型调用方法和相关设备，使用深度学习统一开发接口tensorlayerx编写模型，可以在不同的软硬件环境中进行开发与运行，可以通过匹配最佳环境以发挥出高效训练极致性能。同时，制定了模型的标准输入输出格式与训练/推理的场景接口，以通过场景接口连接模型库中的模型，所以用户端可以通过场景本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种模型库构建方法，其特征在于，所述模型库构建方法包括：获取原始模型数据；其中，所述原始模型数据包括：原始模型应用场景信息、原始模型参数、原始模型网络结构信息、原始模型名称信息；根据所述原始模型名称信息和所述原始模型网络结构信息进行代码定义，得到模型代码文件；根据所述原始模型应用场景信息和所述原始模型参数从预设的候选场景接口中筛选出选定场景接口；将所述选定场景接口和所述模型代码文件进行相关联处理，得到模型关联信息；将所述模型关联信息、所述模型代码文件和所述选定场景接口存入预设的数据库中，得到模型库。2.根据权利要求1所述的模型库构建方法，其特征在于，所述根据所述原始模型应用场景信息和所述模型参数从预设的候选场景接口中筛选出选定场景接口，包括：根据所述原始模型应用场景信息从所述候选场景接口中筛选出初步场景接口；根据所述模型参数设置所述初步场景接口的接口参数，得到所述选定场景接口。3.根据权利要求1所述的模型库构建方法，其特征在于，在所述将所述模型关联信息、所述模型代码文件和所述选定场景接口存入预设的数据库中，得到模型库之后，所述模型库构建方法还包括：获取新增模型数据；其中，所述新增模型数据包括：新增模型名称信息和模型导入语句；根据所述新增模型名称信息在所述原始模型应用场景信息中筛选出选定模型应用场景信息；根据所述选定模型应用场景信息在所述模型库中查找出选定代码文件；在所述选定代码文件中添加所述模型导入语句，得到新增代码文件；将所述新增代码文件存入所述模型库，以更新所述模型库。4.根据权利要求3所述的模型库构建方法，其特征在于，所述根据所述选定模型应用场景信息在所述模型库中查找出选定代码文件，包括：根据所述选定模型应用场景信息从所述候选场景接口中筛选出选中场景接口；根据所述选中场景接口在所述模型库中调取出对应的模型代码文件作为所述选定代码文件。5.一种基于模型库的模型调用方法，其特征在于，所述基于模型库的模型调用方法包括：获取调用模型名称信息；根据所述调用模型名称信息在预设的模型库中提取出目标模型；其中，所述模型库通过如权利要求1至4任一项所述的模型库构建方法得到。6.根据权利要求5所述的基于模型库的模型调用方法，其特征在于，所述模型库包括：模型关联信息、选定模...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭玮，苏力强，王忠强，唐凯杰，陈鹏，
申请(专利权)人：博瀚智能深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：