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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利模型转换方法、装置、计算机设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115115048B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210724402.0，技术领域涉及：G06N3/045；该发明授权模型转换方法、装置、计算机设备及存储介质是由杨伟光设计研发完成，并于2022-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型转换方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种模型转换方法、装置、计算机设备及存储介质，属于计算机技术领域。该方法包括：对属于第一深度学习框架的第一网络模型进行解析，得到第一网络模型的算子信息，算子信息包括至少一个算子和每个算子对应的处理参数；响应于针对算子信息的模型创建指令，将算子信息输入至函数库中的模型创建函数，模型创建函数用于创建属于第二深度学习框架的模型；调用模型创建函数，基于算子信息，创建第二网络模型。通过将第一网络模型该算子信息输入至模型创建函数中，以使模型创建函数自动基于该算子信息创建第二网络模型，从而实现网络模型的转换，简化了转换网络模型的操作流程，提高了网络模型的转换效率。

本发明授权模型转换方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型转换方法，其特征在于，所述方法包括： 对属于第一深度学习框架的第一网络模型进行解析，得到所述第一网络模型的算子信息，所述算子信息包括至少一个算子和每个算子对应的处理参数； 响应于针对所述算子信息的模型创建指令，将所述算子信息输入至函数库中的模型创建函数，所述模型创建函数用于创建属于第二深度学习框架的模型，所述模型创建函数包括已经封装好的生成函数、辅助创建函数、参数配置函数和目标处理函数； 调用所述生成函数，基于所述算子信息和空白网络模型，生成第三网络模型，所述第三网络模型为属于所述第二深度学习框架且还未进行加速的网络模型； 响应于针对控制函数的创建指令，调用所述辅助创建函数，基于所述创建指令携带的参数项，创建所述控制函数和所述控制函数的参数项，所述控制函数用于调用所述目标处理函数对网络模型进行加速，不同控制函数对网络模型的加速要求不同；响应于针对所述控制函数的参数配置指令，调用所述参数配置函数，基于所述参数配置指令携带的参数值，为所述控制函数的参数项配置参数值； 调用所述控制函数，触发调用所述目标处理函数对所述第三网络模型进行加速处理，得到第二网络模型； 其中，所述第一网络模型和所述第二网络模型为用于识别语音数据的语音识别模型、用于分离语音数据的语音分离模型、用于进行智能问答的智能语音模型、用于识别文本数据的文本识别模型或者用于识别图像数据的图像识别模型。

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