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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种面向深度学习模型训练的工具系统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：CN119621045B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202411683544.2，技术领域涉及：G06F8/36；该发明授权一种面向深度学习模型训练的工具系统是由吴铭;张闯;左益豪;闫浩田设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向深度学习模型训练的工具系统在说明书摘要公布了：一种面向深度学习模型训练的工具系统，属于人工智能领域，包括：核心组件层，用于实现代码的低耦合度和可复用性；配置系统层，用于设定可配置项，以及用于对实验对应的所有可配置项进行归档；实验管理层，用于按照一定层次结构组织所有进行的深度学习模型训练实验，以及用于存储实验信息；命令交互层，由有限数量的子命令构成，用于向用户提供进行实验管理和启动实验的高效交互方式。本发明能高效管理大量的代码、可配置项和产生的实验，提供多种启动模板，达到了便利性和灵活性之间的良好平衡。本发明通用性和可扩展性强，可快速直观地设定可配置项。本发明可低成本地将现有代码进行迁移，节省管理大量实验的时间和精力。

本发明授权一种面向深度学习模型训练的工具系统在权利要求书中公布了：1.一种面向深度学习模型训练的工具系统，基于Python编程语言实现，以Python软件包的形式进行使用，其特征在于，包括： 核心组件层，用于实现代码的低耦合度和可复用性； 配置系统层，用于设定可配置项，以及用于对实验对应的所有可配置项进行归档； 实验管理层，用于按照一定层次结构组织所有进行的深度学习模型训练实验，以及用于存储实验信息； 命令交互层，由有限数量的子命令构成，用于向用户提供进行实验管理和启动实验的高效交互方式； 所述核心组件层包括四种核心组件，分别为算法模型、数据模块、任务模块和执行器；所述算法模型指的是深度学习算法模型，通过深度学习框架实现；所述数据模块指的是与数据相关的定义，包括数据的位置、读取与预处理方式、可迭代的数据装载器；所述任务模块指的是对深度学习任务的过程的定义，包括目标函数模块、优化算法模块、学习率调节器模块、验证及测试时使用的评价指标模块；所述执行器指的是用于执行模型训练、验证、测试、推理过程的相关代码； 所述配置系统层中的配置文件为符合一定规则的Python源代码文件；每个配置文件包含一个或多个函数式配置项，即每个配置项都是一个函数，在函数中直接对需要配置的类进行实例化，然后将其作为函数的返回值；所述可配置项中的核心配置项包括：算法模型配置项、数据模块配置项、任务模块配置项和执行器配置项，分别用于对模型、数据、任务和执行过程进行配置； 所述实验信息被分为三种层次：Project、Experiment和Run： Run是每次运行对应的最小原子单位，每个Run必须隶属于某个Project中的某个Experiment； Experiment是一组具有共同主题的Run，包括对比实验、消融实验，每个Experiment必须隶属于某个Project； Project由多个Experiment组成，指代一个具体的项目； 所述Project、Experiment和Run具有对应的ID、名称、描述、创建时间、存储路径信息。

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