[发明专利]构建神经网络模型的方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种构建神经网络模型的方法，其特征在于，所述方法包括：

建立神经网络模型对应的当前待确定的网络架构；

确定所述当前待确定的网络架构包括的多个目标网络层，从神经网络模型逻辑库中获取所述多个目标网络层分别对应的计算逻辑，基于所述多个目标网络层分别对应的计算逻辑，确定所述神经网络模型对应的中间表示信息，所述神经网络模型逻辑库中存储有不同类型的网络层分别对应的计算逻辑；

按照策略在优化空间中取出所述中间表示信息对应的待评估的优化方式，所述优化空间包括对任一类型的网络层的优化方式以及对应的优化参数；

基于所述优化方式，对所述中间表示信息进行优化处理，得到优化处理后的中间表示信息；

基于所述优化处理后的中间表示信息，生成优化运行代码，对所述优化运行代码进行编译，得到平台可执行文件；

执行所述平台可执行文件，测试所述平台可执行文件的整体运行时长，

判断是否达到停止在所述优化空间中进行搜索的停止条件，如果否，则转至执行所述按照策略在优化空间中取出所述中间表示信息对应的待评估的优化方式，如果是，则为输出达到所述停止条件的优化方式和对应的整体运行时长；

如果所述当前待确定的网络架构对应的整体运行时长能够满足预设的网络架构搜索条件，则将所述当前待确定的网络架构确定为输出结果；

如果所述当前待确定的网络架构对应的整体运行时长不能满足预设的网络架构搜索条件，则重新建立新的当前待确定的网络架构，并转至执行所述确定所述当前待确定的网络架构包括的多个目标网络层。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述当前待确定的网络架构确定为输出结果之前，所述方法还包括：

基于所述当前待确定的网络架构进行模型训练，得到训练后的神经网络模型；

确定所述训练后的神经网络模型对应的模型输出结果准确度，作为所述当前待确定的网络架构对应的模型输出结果准确度；

所述如果所述当前待确定的网络架构对应的整体运行时长能够满足预设的网络架构搜索条件，则将所述当前待确定的网络架构确定为输出结果，包括：

如果所述当前待确定的网络架构对应的整体运行时长和模型输出结果准确度能够满足预设的网络架构搜索条件，则将所述当前待确定的网络架构确定为输出结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述如果所述当前待确定的网络架构对应的整体运行时长和模型输出结果准确度能够满足预设的网络架构搜索条件，则将所述当前待确定的网络架构确定为输出结果，包括：

如果所述当前待确定的网络架构对应的模型输出结果准确度减去对应的整体运行时长得到的差值大于或者等于第一预设阈值，则将所述当前待确定的网络架构确定为输出结果；

如果所述当前待确定的网络架构对应的模型输出结果准确度大于或者等于第二预设阈值、且所述当前待确定的网络架构对应的整体运行时长小于或者等于第三预设阈值，则将所述当前待确定的网络架构确定为输出结果；

确定所述当前待确定的网络架构对应的模型输出结果准确度减去对应的整体运行时长得到的差值，分别确定其他所有已建立的网络架构对应的模型输出结果准确度减去对应的整体运行时长得到的差值，如果已建立的网络架构的数目等于第四预设阈值、且所述当前待确定的网络架构对应的差值大于所述其他所有已建立的网络架构对应的差值，则将所述当前待确定的网络架构确定为输出结果。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立神经网络模型对应的当前待确定的网络架构，包括：

获取在先建立的网络架构，其中，所述在先建立的网络架构是在建立所述当前待确定的网络架构之前一次建立的网络架构；

确定所述在先建立的网络架构对应的模型输出结果准确度减去对应的整体运行时长得到的差值；

如果所述在先建立的网络架构对应的差值大于或者等于第五预设阈值，则基于预设的调整方式信息，对所述在先建立的网络架构进行调整，得到所述当前待确定的网络架构。