[發明專利]神經網絡模型的運行方法、電子設備和存儲介質

有效

• 申請號: 202110191285.1
• 申請日: 2021-02-19
• 公開（公告）號: CN113052305B
• 公開（公告）日: 2022-10-21
• 發明（設計）人: 張忠立
• 申請（專利權）人: 展訊通信（上海）有限公司
• 主分類號: G06N3/063
• 分類號: G06N3/063;G06F21/60
• 代理公司: 北京匯思誠業知識產權代理有限公司 11444
• 代理人: 蘇勝

1.一種神經網絡模型的運行方法，其特征在于，包括：

獲取第一神經網絡模型，所述第一神經網絡模型的至少一個模型算子為待確定算子，所述待確定算子的參數為空或為錯誤參數；

獲取所述第一神經網絡模型的算子映射數據，所述算子映射數據包括所述待確定算子與原始模型算子的映射關系；

根據所述映射關系，獲取所述第一神經網絡模型的各個待確定算子的原始模型算子；

將所述第一神經網絡模型的各個待確定算子替換為對應的原始模型算子并運行所述第一神經網絡模型。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，獲取所述第一神經網絡模型的算子映射數據，包括：

根據所述第一神經網絡模型的信息，從本地存儲區或者云端存儲區獲取所述第一神經網絡模型的算子映射數據。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，從本地存儲區或者云端存儲區獲取所述第一神經網絡模型的算子映射數據，包括：

從本地存儲區或者云端存儲區獲取所述第一神經網絡模型的算子映射數據的加密文件；

根據預設的解密規則對所述加密文件進行解密，得到所述第一神經網絡模型的算子映射數據。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，將所述第一神經網絡模型的各個待確定算子替換為對應的原始模型算子之后，所述方法還包括：

刪除獲取到的所述算子映射數據。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，運行所述第一神經網絡模型，包括：

在隨機存儲區運行包含所述原始模型算子的第一神經網絡模型。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，在隨機存儲區運行包含所述原始模型算子的第一神經網絡模型之后，所述方法還包括：

刪除所述隨機存儲區中包含所述原始模型算子的第一神經網絡模型。

7.一種神經網絡模型的運行裝置，其特征在于，包括：

第一獲取模塊，用于獲取第一神經網絡模型，所述第一神經網絡模型的至少一個模型算子為待確定算子，所述待確定算子的參數為空或為錯誤參數；

第二獲取模塊，用于獲取所述第一神經網絡模型的算子映射數據，所述算子映射數據包括所述待確定算子與原始模型算子的映射關系；

確定模塊，用于根據所述映射關系，獲取所述第一神經網絡模型的各個待確定算子的原始模型算子；

執行模塊，用于將所述第一神經網絡模型的各個待確定算子替換為對應的原始模型算子并運行所述第一神經網絡模型。

8.一種電子設備，其特征在于，包括：

至少一個處理器；以及

與所述處理器通信連接的至少一個存儲器，其中：

所述存儲器存儲有可被所述處理器執行的程序指令，所述處理器調用所述程序指令能夠執行如權利要求1至6任一所述的方法。

9.一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計算機指令，所述計算機指令使所述計算機執行如權利要求1至6任一所述的方法。