[发明专利]一种兼容多框架的深度学习模型快速搭建系统

权利要求书

1.一种兼容多框架的深度学习模型快速搭建系统，其特征在于，包括：设备层、后端层以及用户层，所述设备层包含若干硬件模块，所述后端层包含若干深度学习框架，每个所述深度学习框架包含若干底层算子，每个所述底层算子具有统一的算子接口，所述用户层包含模型抽象模块，所述模型抽象模块包含各个所述深度学习框架对应的模型训练参数及计算逻辑，所述用户层用于调用所述后端层中的底层算子搭建深度学习模型，并通过所述设备层的硬件模块训练所述深度学习模型，其中，所述深度学习模型基于所述模型抽象模块中的模型训练参数及计算逻辑搭建。

2.根据权利要求1所述的兼容多框架的深度学习模型快速搭建系统，其特征在于，所述用户层还包含模型搭建模块、模型训练模块、参数配置模块以及数据处理模块；

所述模型搭建模块用于调用所述后端层中的底层算子搭建深度学习模型；

所述模型训练模块用于调用所述后端层中的底层算子确定用于训练所述深度学习模型的硬件模块；

所述模型参数配置模块用于调用所述后端层中的底层算子对所述深度学习模型进行参数配置；

所述数据处理模块用于调用所述后端层中的底层算子进行数据处理。

3.根据权利要求2所述的兼容多框架的深度学习模型快速搭建系统，其特征在于，所述模型搭建模块中包含用于搭建所述深度学习模型的模型搭建组件，所述模型搭建组件包括卷积层、池化层、全连接层、噪声层、量化层、合并层、扩展层、嵌入层以及Dropout层。

4.根据权利要求3所述的兼容多框架的深度学习模型快速搭建系统，其特征在于，所述模型抽象模块包含各个所述深度学习框架对应的模块基类，所述模型搭建算法继承至所述模块基类。

5.根据权利要求2所述的兼容多框架的深度学习模型快速搭建系统，其特征在于，所述参数配置模块中包含损失函数、优化函数、激活函数、归一化函数以及初始化函数。

6.根据权利要求2所述的兼容多框架的深度学习模型快速搭建系统，其特征在于，所述数据处理模块包括序列处理单元、文本处理单元以及图像处理单元；

所述序列处理单元用于调用所述后端层中的底层算子对序列数据进行处理；

所述文本处理单元用于调用所述后端层中的底层算子对文本数据进行处理；

所述图像处理单元用于调用所述后端层中的底层算子对图像数据进行处理。

7.根据权利要求2所述的兼容多框架的深度学习模型快速搭建系统，其特征在于，所述模型训练模块包含各个所述深度学习框架对应的模型训练单元。

8.根据权利要求1所述的兼容多框架的深度学习模型快速搭建系统，其特征在于，若干所述硬件模块包括GPU、CPU、Ascend以及TPU。

9.根据权利要求1所述的兼容多框架的深度学习模型快速搭建系统，其特征在于，所述搭建系统还包括：应用层，所述应用层用于存储搭建好的所述深度学习模型。

10.根据权利要求1所述的兼容多框架的深度学习模型快速搭建系统，其特征在于，所述搭建系统还包括：语言层，所述语言层提供用于调用所述底层算子的编程语言。