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龙图腾网获悉浙江大华技术股份有限公司申请的专利模型的转换方法、装置、存储介质及电子装置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：CN115511060B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202211261281.7，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权模型的转换方法、装置、存储介质及电子装置是由韩利丽设计研发完成，并于2022-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型的转换方法、装置、存储介质及电子装置在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种模型的转换方法、装置、存储介质及电子装置，其中，该方法包括：获取待转换的第一模型的第一目标层对应的目标算子参数；基于目标算子参数以及预先确定出的目标优先级，确定在目标设备中用于运行目标算子参数的目标实现方法；基于目标实现方法，以及目标算子参数，得到目标模型的第二目标层。通过本发明，提供了一种不需要搭建深度学习框架环境，即可将深度学习模型转为在特定设备类型上可执行的目标模型，简化了现有技术中将深度学习模型转换为设备上可执行模型的操作流程，且在转换过程中确定网络层最优实现，在一定程度上提高了深度学习模型转为设备可执行模型的效率。

本发明授权模型的转换方法、装置、存储介质及电子装置在权利要求书中公布了：1.一种模型的转换方法，其特征在于，包括： 获取待转换的第一模型的第一目标层对应的目标算子参数，其中，所述目标算子参数是根据所述第一目标层的层类型所确定的； 基于所述目标算子参数以及预先确定出的目标优先级，确定在目标设备中用于运行所述目标算子参数的目标实现方法，其中，所述目标优先级用于指示每一个实现方法的优先级； 基于所述目标实现方法，以及所述目标算子参数，得到支持在所述目标设备中运行的目标模型的第二目标层； 基于所述目标算子参数以及预先确定出的目标优先级，确定在目标设备中用于运行所述目标算子参数的目标实现方法包括：基于所述目标算子参数和预设的限制条件，在一个或多个计算方法中确定目标计算方法，其中，所述计算方法包括不同模型对相同层类型对应的算子参数的计算方法，所述预设的限制条件包括所述目标算子参数的维数和或所述目标算子参数的类型；获取用于实现所述目标计算方法的一个或多个第一实现方法；在一个或多个所述第一实现方法中，按照所述目标优先级确定在所述目标设备中用于运行所述目标算子参数的所述目标实现方法。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江大华技术股份有限公司，其通讯地址为：310051 浙江省杭州市滨江区滨安路1187号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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