[發明專利]一種模型測試方法及服務器

在審

• 申請號: 202010198848.5
• 申請日: 2020-03-19
• 公開（公告）號: CN111476349A
• 公開（公告）日: 2020-07-31
• 發明（設計）人: 許新龍
• 申請（專利權）人: 平安國際智慧城市科技股份有限公司
• 主分類號: G06N3/04
• 分類號: G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 熊永強;彭程

1.一種模型測試方法，其特征在于，包括：

接收模型測試請求；其中，所述請求攜帶待測模型的測試信息，所述測試信息包括模型文件、測試數據集和待測模型的參數；

根據所述模型文件確定所述待測模型的的深度學習框架為第一框架；其中，所述第一框架為模型測試服務中包括的多種深度學習框架中的框架；所述多種深度學習框架中不同的框架用于搭建不同的測試模型；所述不同的測試模型用于測試不同的深度學習模型；

根據所述第一框架、所述模型文件和所述待測模型的參數搭建測試模型；

通過所述測試模型對所述測試數據集進行測試；

輸出對所述待測模型的測試結果。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述測試信息還包括閾值；所述通過所述測試模型對所述測試數據集進行測試，包括：

將所述測試模型對所述測試數據集中每一個測試數據計算得到的測試值與所述閾值比較；

根據所述比較結果確定所述每一個測試數據的測試標簽，所述測試標簽為所述測試數據最終的預測結果。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據所述比較結果確定所述每一個測試數據的測試標簽之后，還包括：

將所述每一個測試數據的測試標簽與預設標簽比較后，計算得到所述測試結果；其中，所述測試結果包括正確率、召回率以及預測錯誤的數據中的一項或多項。

4.根據權利要求1至3任一項所述的方法，其特征在于，所述模型測試服務在容器引擎中運行以實現模型的測試。

5.一種服務器，其特征在于，包括：

接收單元，用于接收模型測試請求；其中，所述請求攜帶待測模型的測試信息，所述測試信息包括模型文件、測試數據集和待測模型的參數；

確定單元，用于根據所述模型文件確定所述待測模型的的深度學習框架為第一框架；其中，所述第一框架為模型測試服務中包括的多種深度學習框架中的框架；所述多種深度學習框架中不同的框架用于搭建不同的測試模型；所述不同的測試模型用于測試不同的深度學習模型；

搭建單元，用于根據所述第一框架、所述模型文件和所述待測模型的參數搭建測試模型；

測試單元，用于通過所述測試模型對所述測試數據集進行測試；

輸出單元，用于輸出對所述待測模型的測試結果。

6.根據權利要求5所述的服務器，其特征在于，所述測試信息還包括閾值；所述測試單元具體用于：

將所述測試模型對所述測試數據集中每一個測試數據計算得到的測試值與所述閾值比較；

根據所述比較結果確定所述每一個測試數據的測試標簽，所述測試標簽為所述測試數據最終的預測結果。

7.根據權利要求6所述的服務器，其特征在于，所述服務器還包括計算單元，用于在所述測試單元根據所述比較結果確定所述每一個測試數據的測試標簽之后，

將所述每一個測試數據的測試標簽與預設標簽比較后，計算得到所述測試結果；其中，所述測試結果包括正確率、召回率以及預測錯誤的數據中的一項或多項。

8.根據權利要求5至7任一項所述的服務器，其特征在于，所述模型測試服務在容器引擎中運行以實現模型的測試。

9.一種服務器，其特征在于，所述服務器包括處理器、存儲器以及通信接口；所述存儲器以及所述通信接口與所述處理器耦合，所述存儲器存儲有計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時，所述服務器執行如權利要求1至4任一項所述的方法。

10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行以實現權利要求1至4任意一項所述的方法。