[发明专利]训练模型的实现方法、设备以及存储介质在审
| 申请号： | 201810635591.8 | 申请日： | 2018-06-20 |
| 公开（公告）号： | CN109840117A | 公开（公告）日： | 2019-06-04 |
| 发明（设计）人： | 李忠良;屠要峰;陈小强;郭斌;黄震江;高洪 | 申请（专利权）人： | 中兴通讯股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F9/445 | 分类号： | G06F9/445;G06F9/448 |
| 代理公司： | 广东广和律师事务所 44298 | 代理人： | 吴彬 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 业务算法 训练程序 逻辑层 反向传播 前向传播 训练模型 动态库 加载 编译 计算机可读存储介质 逻辑层代码 存储介质 独立运行 接口调用 开发效率 耦合 开发 维护 | ||
1.一种训练模型的实现方法，所述方法包括：
训练程序加载业务算法逻辑层生成的动态库；
在前向传播和反向传播计算时，通过前向传播接口和反向传播接口调用所述动态库的前向传播程序和反向传播程序进行训练，得到训练模型。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练程序加载业务算法逻辑层生成的动态库之前还包括：
通过初始化接口调用所述动态库的初始化程序，对所述业务算法逻辑层的参数进行初始化。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练程序加载业务算法逻辑层生成的动态库之前还包括：
获取所述业务算法逻辑层的配置文件；
根据所述业务算法逻辑层的配置文件、依赖头文件和底层依赖函数库文件，按照所述业务算法逻辑层的算法逻辑编译生成所述动态库。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取所述业务算法逻辑层的配置文件包括：
通过预设的解析函数，获取所述业务算法逻辑层的配置文件。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述配置文件为JSON格式的配置文件。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述业务算法逻辑层的配置文件、依赖头文件和底层依赖函数库文件，按照所述业务算法逻辑层的算法逻辑编译生成所述动态库之后还包括：
将所述动态库存储到所述训练程序的指定目录。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练程序加载业务算法逻辑层生成的动态库之前还包括：
获取所述训练程序的评估结果，对所述训练程序的代码进行修改。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述获取所述训练程序的评估结果，对所述训练程序的代码进行修改之前还包括：
获取所述业务算法逻辑层提交的代码修改需求；
根据所述代码修改需求，得到所述训练程序的评估结果。
9.一种训练模型的实现设备，其特征在于，所述设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的训练模型的实现程序，所述训练模型的实现程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的训练模型的实现方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有训练模型的实现程序，所述训练模型的实现程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的训练模型的实现方法的步骤。
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