[发明专利]信息可视化方法、装置、存储介质及处理器

权利要求书

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，所述多个版本的模型结果是采用多个版本的所述深度学习代码对所述深度学习模型进行调试所得到的结果；

在图形用户界面中，通过调用版本提交功能，将按照自定义数据结构对深度学习图形进行转换后得到的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，将按照自定义数据结构对深度学习图形进行转换后得到的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，所述多个版本的模型结果是采用多个版本的所述深度学习代码对所述深度学习模型进行调试所得到的结果；

在图形用户界面中，通过调用版本提交功能，将按照自定义数据结构对深度学习图形进行转换后得到的当前版本的自定义数据结构描述文件进行保存；

在图形用户界面中，通过调用版本回滚功能，将按照自定义数据结构对深度学习图形进行转换后得到的当前版本的自定义数据结构描述文件回滚至待使用的历史版本的所述自定义数据结构描述文件，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，所述多个版本的模型结果是采用多个版本的所述深度学习代码对所述深度学习模型进行调试所得到的结果。

8.一种信息可视化装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于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；

定位单元，用于按照设定执行单位，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。

9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1至7中任意一项所述的信息可视化方法。

10.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至7中任意一项所述的信息可视化方法。