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龍圖騰網獲悉騰訊科技(深圳)有限公司申請的專利模型轉換方法、裝置、計算機設備及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115115048B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210724402.0，技術領域涉及：G06N3/045；該發明授權模型轉換方法、裝置、計算機設備及存儲介質是由楊偉光設計研發完成，并于2022-06-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本模型轉換方法、裝置、計算機設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本申請實施例公開了一種模型轉換方法、裝置、計算機設備及存儲介質，屬于計算機技術領域。該方法包括：對屬于第一深度學習框架的第一網絡模型進行解析，得到第一網絡模型的算子信息，算子信息包括至少一個算子和每個算子對應的處理參數；響應于針對算子信息的模型創建指令，將算子信息輸入至函數庫中的模型創建函數，模型創建函數用于創建屬于第二深度學習框架的模型；調用模型創建函數，基于算子信息，創建第二網絡模型。通過將第一網絡模型該算子信息輸入至模型創建函數中，以使模型創建函數自動基于該算子信息創建第二網絡模型，從而實現網絡模型的轉換，簡化了轉換網絡模型的操作流程，提高了網絡模型的轉換效率。

本發明授權模型轉換方法、裝置、計算機設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種模型轉換方法，其特征在于，所述方法包括： 對屬于第一深度學習框架的第一網絡模型進行解析，得到所述第一網絡模型的算子信息，所述算子信息包括至少一個算子和每個算子對應的處理參數； 響應于針對所述算子信息的模型創建指令，將所述算子信息輸入至函數庫中的模型創建函數，所述模型創建函數用于創建屬于第二深度學習框架的模型，所述模型創建函數包括已經封裝好的生成函數、輔助創建函數、參數配置函數和目標處理函數； 調用所述生成函數，基于所述算子信息和空白網絡模型，生成第三網絡模型，所述第三網絡模型為屬于所述第二深度學習框架且還未進行加速的網絡模型； 響應于針對控制函數的創建指令，調用所述輔助創建函數，基于所述創建指令攜帶的參數項，創建所述控制函數和所述控制函數的參數項，所述控制函數用于調用所述目標處理函數對網絡模型進行加速，不同控制函數對網絡模型的加速要求不同；響應于針對所述控制函數的參數配置指令，調用所述參數配置函數，基于所述參數配置指令攜帶的參數值，為所述控制函數的參數項配置參數值； 調用所述控制函數，觸發調用所述目標處理函數對所述第三網絡模型進行加速處理，得到第二網絡模型； 其中，所述第一網絡模型和所述第二網絡模型為用于識別語音數據的語音識別模型、用于分離語音數據的語音分離模型、用于進行智能問答的智能語音模型、用于識別文本數據的文本識別模型或者用于識別圖像數據的圖像識別模型。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人騰訊科技(深圳)有限公司，其通訊地址為：518057 廣東省深圳市南山區高新區科技中一路騰訊大廈35層；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。