基于神经网络模型的处理方法、装置、设备和存储介质.pdf
Jo****63
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相关资料
基于神经网络模型的处理方法、装置、设备和存储介质.pdf
本申请涉及一种基于神经网络模型的处理方法、装置、设备和存储介质。该方法包括:接收用户终端发送的针对目标神经网络模型的加载请求,获取加载请求中携带的目标神经网络模型的目标模型类型和版本信息;从系统框架和基于系统框架运行的多个第三方神经网络框架中,确定与目标模型类型对应的目标框架;目标框架中部署至少一个神经网络模型;调用目标框架的加载接口,以基于加载接口加载符合版本信息的目标神经网络模型;若接收到针对加载后的目标神经网络模型的处理请求,则基于加载后的目标神经网络模型进行相应处理,生成符合预设定义规范的回复报文
神经网络模型处理方法、装置、设备及可读存储介质.pdf
本发明提供一种神经网络模型处理方法、装置、设备及可读存储介质,方法包括:获取神经网络模型至少一轮历史学习过程中的历史学习数据,所述历史学习数据包括至少一组权重值以及与所述权重值对应的收敛损失值;根据所述历史学习数据中的最优权重为所述神经网络模型的下一轮学习过程设置初始权重;通过训练集中的待训练图像数据对已设置初始权重的所述神经网络模型进行训练,获得训练完毕的神经网络模型。通过至少一轮历史学习过程中的历史学习数据中的最优权重为下一轮学习过程设置权重,从而能够提高神经网络模型的学习效率。
神经网络模型的执行方法、装置、设备和存储介质.pdf
本发明属于计算机技术领域,具体提供一种神经网络模型的执行方法、装置、设备和存储介质,旨在解决如何管理模型运行的问题。为此目的,本发明的方法包括:在接收到神经网络模型的运行请求时,判断当前状态是否能够满足所述神经网络模型的运行需求;在判断结果为是时,根据所述神经网络模型的执行类型运行所述神经网络模型。在上线神经网络模型时,综合判断当前状态来确定是否满足模型的运行需求,在确定可运行时,进一步根据模型的类型来运行网络模型,分类型来处理,使所有模型可以和谐运行。
模型处理方法、装置、电子设备和存储介质.pdf
本申请涉及一种模型处理方法、装置、电子设备和存储介质,应用于数据处理技术领域,其中,方法包括:获取待编辑模型的初始模型数据;调用第一线程获取用户对待编辑模型的编辑操作,确定编辑操作对应的编辑数据,基于初始模型数据和编辑数据确定第一渲染模型数据,并基于第一渲染模型数据进行渲染得到第一渲染模型;调用第二线程基于初始模型数据和编辑数据确定第二渲染模型数据,并基于第二渲染模型数据进行渲染得到第二渲染模型。以解决现有技术中,在渲染模型数据时,2D模型和3D模型的显示都是由主线程在当前屏幕渲染的,容易给主线程造成卡顿
模型调度处理方法、装置、设备及存储介质.pdf
本申请提出一种模型调度处理方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:根据各个网络模型执行单路串行任务时的运行日志数据,以及执行多路并行任务时的运行日志数据,确定各个网络模型的性能参数;根据各个网络模型的性能参数,以及各个网络模型执行目标任务时的运行日志数据,确定对各个网络模型的调度策略。上述方案通过分析网络模型的性能参数,以及各个网络模型在执行目标任务时的运行日志数据,确定对各个网络模型的调度策略,实现了对模型调度的分析及调整,有利于提高多网络模型协同工作应用的性能。