[發明專利]代碼生成方法、裝置、電子設備以及存儲介質

在審

• 申請號: 202010596369.9
• 申請日: 2020-06-28
• 公開（公告）號: CN111782181A
• 公開（公告）日: 2020-10-16
• 發明（設計）人: 吳石磊;卓安
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06F8/20
• 分類號: G06F8/20;G06F8/36;G06F8/41;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京銀龍知識產權代理有限公司 11243
• 代理人: 黃燦;胡永芳

1.一種代碼生成方法，應用于電子設備，包括：

獲取所述電子設備的環境信息和目標平臺的配置信息；

基于所述環境信息，生成第一代碼；

基于所述配置信息，生成第二代碼；

根據所述第一代碼和所述第二代碼，獲得所述目標平臺對應的目標代碼。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，在所述獲取所述電子設備的環境信息和目標平臺的配置信息之前，還包括：

根據第一輸入信息，設置自定義模型；

其中，所述第一輸入信息包括所述自定義模型的層數，以及每層的神經元個數；

所述基于所述配置信息，生成第二代碼，包括：

若所述配置信息包括所述自定義模型的模型標識，則生成調用所述自定義模型的所述第二代碼。

3.根據權利要求1所述的方法，其中，在所述獲取所述電子設備的環境信息和目標平臺的配置信息之前，還包括：

根據第二輸入信息，設置自定義樣式；

所述基于所述配置信息，生成第二代碼，包括：

若所述配置信息包括數據集存放地址，則生成所述第二代碼，其中，所述第二代碼包括將從所述數據集存放地址獲取的數據集采用所述自定義樣式處理的代碼。

4.根據權利要求1所述的方法，其中，所述配置信息包括數據集存放地址、任務類型、平臺信息或模型標識中的一項或多項；

其中，所述任務類型包括訓練、預測或評估中的至少一項；

所述平臺信息包括中央處理器的個數、圖形處理器的個數、或者分布式集群的節點個數中的至少一項；

所述模型標識為用于訓練、預測或評估中的至少一項處理的模型的標識。

5.一種代碼生成裝置，包括：

第一獲取模塊，用于獲取電子設備的環境信息和目標平臺的配置信息；

第一生成模塊，用于基于所述環境信息，生成第一代碼；

第二生成模塊，用于基于所述配置信息，生成第二代碼；

第二獲取模塊，用于根據所述第一代碼和所述第二代碼，獲得所述目標平臺對應的目標代碼。

6.根據權利要求5所述的裝置，其中，還包括：

第一設置模塊，用于根據第一輸入信息，設置自定義模型；

其中，所述第一輸入信息包括所述自定義模型的層數，以及每層的神經元個數；

所述第一生成模塊，用于：

若所述配置信息包括所述自定義模型的模型標識，則生成調用所述自定義模型的所述第二代碼。

7.根據權利要求5所述的裝置，其中，還包括：

第二設置模塊，用于根據第二輸入信息，設置自定義樣式；

所述第二生成模塊，用于：

若所述配置信息包括數據集存放地址，則生成所述第二代碼，其中，所述第二代碼包括將從所述數據集存放地址獲取的數據集采用所述自定義樣式處理的代碼。

8.根據權利要求5所述的裝置，其中，所述配置信息包括數據集存放地址、任務類型、平臺信息或模型標識中的一項或多項；

其中，所述任務類型包括訓練、預測或評估中的至少一項；

所述平臺信息包括中央處理器的個數、圖形處理器的個數、或者分布式集群的節點個數中的至少一項；

所述模型標識為用于訓練、預測或評估中的至少一項處理的模型的標識。

9.一種電子設備，其中，包括：

至少一個處理器；以及

與所述至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，

所述存儲器存儲有可被所述至少一個處理器執行的指令，所述指令被所述至少一個處理器執行，以使所述至少一個處理器能夠執行權利要求1-4中任一項所述的方法。

10.一種存儲有計算機指令的非瞬時計算機可讀存儲介質，其中，所述計算機指令用于使所述計算機執行權利要求1-4中任一項所述的方法。