网络模型的转换方法、装置、终端及计算机可读存储介质.pdf

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1、(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202410012640.8(22)申请日 2024.01.04(71)申请人 浙江大华技术股份有限公司地址 310051 浙江省杭州市滨江区滨安路1187号(72)发明人 殷俊林超吴飞魏程峰张磊(74)专利代理机构 深圳市威世博知识产权代理事务所(普通合伙)44280专利代理师 李秀云(51)Int.Cl.G06N 3/0464(2023.01)(54)发明名称网络模型的转换方法、装置、终端及计算机可读存储介质(57)摘要本发明提供一种网络模型的转换方法、装置、终端及计算机可读存储介质，网络模型。

2、的转换方法包括：获取网络模型对应的图网络；图网络包括多个连接的层结构；层结构包括多个并列的操作节点，相互连接的层结构分别包含的操作节点之间相互连接；操作节点具有运算耗时，相互连接的两个操作节点之间具有对应的转换耗时；基于当前操作节点的运算耗时、历史累计耗时以及当前操作节点与相邻后一层结构中操作节点之间的转换耗时，确定当前操作节点的处理耗时；基于最后一个层结构中各操作节点的处理耗时，确定网络模型对应的连接结构。本申请可以确定耗时最短的操作节点的连接结构，提高网络模型的性能。权利要求书2页 说明书7页 附图4页CN 117521737 A2024.02.06CN 117521737 A1.一种网络。

3、模型的转换方法，其特征在于，所述网络模型部署于目标平台，所述转换方法包括：获取所述网络模型对应的图网络；所述图网络包括多个连接的层结构；所述层结构包括多个并列的操作节点，相互连接的所述层结构分别包含的所述操作节点之间相互连接；所述操作节点具有运算耗时，相互连接的两个所述操作节点之间具有对应的转换耗时；基于当前操作节点的运算耗时、历史累计耗时以及所述当前操作节点与相邻后一所述层结构中所述操作节点之间的所述转换耗时，确定所述当前操作节点的处理耗时；所述历史累计耗时为与所述当前操作节点相邻连接的前一所述层结构中所述操作节点的处理耗时；基于最后一个所述层结构中各所述操作节点的处理耗时，确定所述网络模型。

4、对应的连接结构。2.根据权利要求1所述的网络模型的转换方法，其特征在于，当前操作节点的历史累计耗时为与所述当前操作节点相邻连接的前一所述层结构中各所述操作节点中数值最小的所述处理耗时。3.根据权利要求2所述的网络模型的转换方法，其特征在于，所述基于当前操作节点的运算耗时、历史累计耗时以及所述当前操作节点与相邻后一所述层结构中所述操作节点之间的所述转换耗时，确定所述当前操作节点的处理耗时，包括：基于所述当前操作节点的历史累计耗时与所述当前操作节点的运算耗时，确定所述当前操作节点的初始累计耗时；基于所述当前操作节点的初始累计耗时以及所述当前操作节点与相邻后一所述层结构中各所述操作节点之间的所述转换。

5、耗时，确定所述当前操作节点的处理耗时。4.根据权利要求3所述的网络模型的转换方法，其特征在于，所述基于所述当前操作节点的初始累计耗时以及所述当前操作节点与相邻后一所述层结构中各所述操作节点之间的所述转换耗时，确定所述当前操作节点的处理耗时，包括：将与所述当前操作节点相邻的后一所述层结构中的各所述操作节点与所述当前操作节点之间的所述转换耗时分别与所述当前操作节点的初始累计耗时进行加和，得到所述当前操作节点对应的多个候选累计耗时；从所述多个候选累计耗时中选取最小数值的所述候选累计耗时作为所述当前操作节点的处理耗时。5.根据权利要求1所述的网络模型的转换方法，其特征在于，所述图网络包括输入层，所述输。

6、入层与所述多个依次连接的层结构连接；所述输入层与第一个所述层结构中的各所述操作节点连接；第一个所述层结构中的各所述操作节点的历史累计耗时为所述操作节点与所述输入层之间的转换耗时。6.根据权利要求1或5所述的网络模型的转换方法，其特征在于，所述图网络包括输出层，所述多个依次连接的层结构与所述输出层依次连接；所述多个依次连接的层结构中的最后一个所述层结构中的各所述操作节点分别与所述输出层连接；确定所述最后一个所述层结构中各所述操作节点的处理耗时的计算方法包括：基于最后一个所述层结构中各所述操作节点对应的所述运算耗时以及所述历史累计权利要求书1/2 页2CN 117521737 A2耗时的加和，确定。

7、最后一个所述层结构中各所述操作节点的初始累计耗时；基于最后一个所述层结构中各所述操作节点的初始累计耗时以及对应的所述操作节点与所述输出层之间的所述转换耗时的加和，确定最后一个所述层结构中各所述操作节点的处理耗时。7.根据权利要求2的网络模型的转换方法，其特征在于，所述基于最后一个所述层结构中各所述操作节点的处理耗时，确定所述网络模型对应的连接结构，包括：将最后一个所述层结构中的各所述操作节点的处理耗时进行比较；选取数值最小的所述处理耗时对应的所述操作节点作为最后一个所述层结构的最优操作节点；遍历各所述层结构，基于当前层结构的最优操作节点对应的所述历史累计耗时，将所述历史累计耗时对应的所述操作节。

8、点作为所述当前层结构的前一所述层结构的最优操作节点；将各所述层结构分别对应的所述最优操作节点进行连接，得到所述网络模型的连接结构。8.一种网络模型的转换装置，其特征在于，所述网络模型部署于目标平台，所述网络模型的转换装置包括：获取模块，用于获取所述网络模型对应的图网络；所述图网络包括多个连接的层结构；所述层结构包括多个并列的操作节点，相互连接的所述层结构分别包含的所述操作节点之间相互连接；所述操作节点具有运算耗时，相互连接的两个所述操作节点之间具有对应的转换耗时；分析模块，用于基于当前操作节点的运算耗时、历史累计耗时以及所述当前操作节点与相邻后一所述层结构中所述操作节点之间的所述转换耗时，确定。

9、所述当前操作节点的处理耗时；所述历史累计耗时为与所述当前操作节点相邻连接的前一所述层结构中所述操作节点的处理耗时；确定模块，用于基于最后一个所述层结构中各所述操作节点的处理耗时，确定所述网络模型对应的连接结构。9.一种终端，其特征在于，所述终端包括存储器、处理器以及存储于所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器用于执行程序数据以实现如权利要求17任一项所述的网络模型的转换方法中的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求17任一项所述的网络模型的转换方法中的步骤。权利要求书2/2 页3CN。

10、 117521737 A3网络模型的转换方法、装置、终端及计算机可读存储介质技术领域0001本发明涉及计算机科学技术领域，特别是涉及一种网络模型的转换方法、装置、终端及计算机可读存储介质。背景技术0002随着人工智能技术的不断发展，深度学习神经网络的应用也越来越广泛。神经网络模型应用通常分为训练阶段和部署阶段，训练阶段使用训练框架（如Caffe、TensorFlow）对样本数据进行学习、更新权重数据，部署阶段通常将原始模型转化为目标平台能够识别的模型，在目标平台读取模型的信息后，构造出推理需要运行的数据结构，之后进行网络推理并获取推理结果供进一步处理。0003在部署阶段，由于部署的平台不同，输。

11、出参数不同，使得该网络模型部署于目标平台时整个网络性能不佳。发明内容0004本发明主要解决的技术问题是提供一种网络模型的转换方法、装置、终端及计算机可读存储介质，解决现有技术中网络模型的性能不佳的问题。0005为解决上述技术问题，本发明采用的第一个技术方案是：提供一种网络模型的转换方法，网络模型部署于目标平台，转换方法包括：获取网络模型对应的图网络；图网络包括多个连接的层结构；层结构包括多个并列的操作节点，相互连接的层结构分别包含的操作节点之间相互连接；操作节点具有运算耗时，相互连接的两个操作节点之间具有对应的转换耗时；基于当前操作节点的运算耗时、历史累计耗时以及当前操作节点与相邻后一层结构中。

12、操作节点之间的转换耗时，确定当前操作节点的处理耗时；历史累计耗时为与当前操作节点相邻连接的前一层结构中操作节点的处理耗时；基于最后一个层结构中各操作节点的处理耗时，确定网络模型对应的连接结构。0006其中，历史累计耗时为与当前操作节点相邻连接的前一层结构中各操作节点中数值最小的处理耗时。0007其中，基于当前操作节点的运算耗时、历史累计耗时以及当前操作节点与相邻后一层结构中操作节点之间的转换耗时，确定当前操作节点的处理耗时，包括：基于当前操作节点的历史累计耗时与当前操作节点的运算耗时，确定当前操作节点的初始累计耗时；基于当前操作节点的初始累计耗时以及当前操作节点与相邻后一层结构中各操作节点之间。

13、的转换耗时，确定当前操作节点的处理耗时。0008其中，基于当前操作节点的初始累计耗时以及当前操作节点与相邻后一层结构中各操作节点之间的转换耗时，确定当前操作节点的处理耗时，包括：将与当前操作节点相邻的后一层结构中的各操作节点与当前操作节点之间的转说明书1/7 页4CN 117521737 A4换耗时分别与当前操作节点的初始累计耗时进行加和，得到当前操作节点对应的多个候选累计耗时；从多个候选累计耗时中选取最小数值的候选累计耗时作为当前操作节点的处理耗时。0009其中，图网络包括输入层，输入层与多个依次连接的层结构连接；输入层与第一个层结构中的各操作节点连接；第一个层结构中的各操作节点的历史累计耗。

14、时为操作节点与输入层之间的转换耗时。0010其中，图网络包括输出层，多个依次连接的层结构与输出层依次连接；多个依次连接的层结构中的最后一个层结构中的各操作节点分别与输出层连接；最后一个层结构中各操作节点的处理耗时的计算方法，包括：基于最后一个层结构中各操作节点对应的运算耗时以及历史累计耗时的加和，确定最后一个层结构中各操作节点的初始累计耗时；基于最后一个层结构中各操作节点的初始累计耗时以及对应的操作节点与输出层之间的转换耗时的加和，确定最后一个层结构中各操作节点的处理耗时。0011其中，基于最后一个层结构中各操作节点的处理耗时，确定网络模型对应的连接结构，包括：将最后一个层结构中的各操作节点的。

15、处理耗时进行比较；选取数值最小的处理耗时对应的操作节点作为最后一个层结构的最优操作节点；遍历各层结构，基于当前层结构的最优操作节点对应的历史累计耗时，将历史累计耗时对应的操作节点作为当前层结构的前一层结构的最优操作节点；将各层结构分别对应的最优操作节点进行连接，得到网络模型的连接结构。0012为解决上述技术问题，本发明采用的第二个技术方案是：提供一种网络模型的转换装置，网络模型部署于目标平台，网络模型的转换装置包括：获取模块，用于获取网络模型对应的图网络；图网络包括多个连接的层结构；层结构包括多个并列的操作节点，相互连接的层结构分别包含的操作节点之间相互连接；操作节点具有运算耗时，相互连接的两。

16、个操作节点之间具有对应的转换耗时；分析模块，用于基于当前操作节点的运算耗时、历史累计耗时以及当前操作节点与相邻后一层结构中操作节点之间的转换耗时，确定当前操作节点的处理耗时；历史累计耗时为与当前操作节点相邻连接的前一层结构中操作节点的处理耗时；确定模块，用于基于最后一个层结构中各操作节点的处理耗时，确定网络模型对应的连接结构。0013为解决上述技术问题，本发明采用的第三个技术方案是：提供一种终端，终端包括存储器、处理器以及存储于存储器中并在处理器上运行的计算机程序，处理器用于执行程序数据以实现如上述的网络模型的转换方法中的步骤。0014为解决上述技术问题，本发明采用的第四个技术方案是：提供一种。

17、计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述的网络模型的转换方法中的步骤。0015本发明的有益效果是：区别于现有技术的情况，提供的一种网络模型的转换方法、装置、终端及计算机可读存储介质，网络模型部署于目标平台，网络模型的转换方法包括：说明书2/7 页5CN 117521737 A5获取网络模型对应的图网络；图网络包括多个连接的层结构；层结构包括多个并列的操作节点，相互连接的层结构分别包含的操作节点之间相互连接；操作节点具有运算耗时，相互连接的两个操作节点之间具有对应的转换耗时；基于当前操作节点的运算耗时、历史累计耗时以及当前操作节点与相邻后一层结。

18、构中操作节点之间的转换耗时，确定当前操作节点的处理耗时；历史累计耗时为与当前操作节点相邻连接的前一层结构中操作节点的处理耗时；基于最后一个层结构中各操作节点的处理耗时，确定网络模型对应的连接结构。本申请通过操作节点的运算耗时、历史累计耗时以及操作节点与相邻后一个层结构中的操作节点之间的转换耗时确定当前操作节点的处理耗时，基于各层结构之间的操作节点的处理耗时选取网络模型中各层结构中最优的操作节点，进而得到网络模型对应的连接结构，确定耗时最短的操作节点的连接结构，提高网络模型的性能。附图说明0016为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见。

19、地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。0017图1是本发明提供的网络模型的转换方法的流程示意图；图2是本发明提供的网络模型的图网络；图3是图1提供的网络模型的转换方法中步骤S2一具体实施例的流程示意图；图4是图1提供的网络模型的转换方法中步骤S3一具体实施例的流程示意图；图5是本发明提供的网络模型的转换装置一实施例的框架示意图；图6是本发明提供的终端一实施例的框架示意图；图7是本发明提供的计算机可读存储介质一实施例的框架示意图。具体实施方式0018下面结合说明书附图，对本申请实施例的方案进行详细说。

20、明。0019以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、接口、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请。0020本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。此外，本文中的“多”表示两个或者多于两个。0021为使本领域的技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明所提供的一种网络模型的转换方法做进一步详细描述。0022请参阅图1，图1是本发明提供的网络模型的转换方法的流程示意图。00。

21、23本实施例中提供一种网络模型的转换方法，本申请实施例中所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端或者类似的运算装置中执行，网络模型部署于目标平台。该网络模型的转换方法包括如下步骤。0024S1：获取网络模型对应的图网络；图网络包括多个连接的层结构；层结构包括多个说明书3/7 页6CN 117521737 A6并列的操作节点，相互连接的层结构分别包含的操作节点之间相互连接；操作节点具有运算耗时，相互连接的两个操作节点之间具有对应的转换耗时。0025S2：基于当前操作节点的运算耗时、历史累计耗时以及当前操作节点与相邻后一层结构中操作节点之间的转换耗时，确定当前操作节点的处理耗时；历史累计耗时为。

22、与当前操作节点相邻连接的前一层结构中操作节点的处理耗时。0026S3：基于最后一个层结构中各操作节点的处理耗时，确定网络模型对应的连接结构。0027具体地，步骤S1中获取网络模型对应的图网络的具体实施方式如下所示。0028本实施例中，网络模型可以为文本识别模型、语音识别模型、图像检测模型或视频检测模型等。0029请参阅图2，图2是本发明提供的网络模型的图网络。0030网络模型包括依次级联的输入层、M个依次连接的网络层和输出层。每个网络层包括N种并列的算子，N种算子是指网络层中对输入数据可以进行的N种处理方式。同一网络层内的算子之间不连接。相互连接的两个网络层内的算子之间相互连接，即具有连接关系。

23、的两个不同网络层之间的算子之间相互连接。由于前一网络层内的算子的输出信息的数据类型和排布方式与连接的另一网络层内的算子的输入信息的数据类型和排布方式可能不同，相互连接的两个算子之间设置有转换层。转换层将前一网络层内的算子的输出信息的数据类型和排布方式转换为与其连接的另一网络层内的算子的输入信息的数据类型和排布方式，具体地，将前一网络层内的算子的输出信息的数据类型和排布方式转换为与其连接的另一网络层内的算子的输入信息的数据类型和排布方式所耗费的时间称为转换耗时。各算子对输入信息进行处理所耗费的时间称为运算耗时。M的取值为大于2的正整数，N的取值为大于1的正整数；或M的取值为大于1的正整数，N的取。

24、值为大于2的正整数。0031对网络模型中的网络层和各网络层内的算子进行抽象处理，将网络层抽象为层结构，将算子抽象为操作节点，将转换层抽象为转换节点。M个依次连接的层结构以及各层结构内的N个操作节点以及输入层和输出层构成网络模型的图网络。0032具体地，输入层与M个依次连接的层结构中的第一个层结构中的各操作节点分别连接，且输入层与第一个层结构中各操作节点之间分别设置有转换节点。第一个层结构中的各操作节点与第二个层结构中的各操作节点分别连接，且相互连接的两个操作节点之间设置有转换节点。依次连接具有连接关系的两个层结构内的操作节点。将M个依次连接的层结构中的最后一个层结构中的各操作节点分别与输出层连。

25、接，且输出层与最后一个层结构中各操作节点之间分别设置有转换节点。如图2所示，网络模型对应的层结构中的矩形框为操作节点，操作节点之间的连线为转换节点。0033具体地，通过维特比算法确定网络模型对应的连接结构。0034请参阅图3，图3是图1提供的网络模型的转换方法中步骤S2一具体实施例的流程示意图。0035具体地，步骤S2中确定当前操作节点的处理耗时的具体实施方式如下所示。0036在一实施例中，M个依次连接的层结构中的第一个层结构中的各操作节点的历史累计耗时为操作节点与输入层之间的转换耗时。0037M个依次连接的层结构中除第一个层结构的其他层结构中的各操作节点的历史累说明书4/7 页7CN 117。

26、521737 A7计耗时为与当前操作节点相邻连接的前一层结构中各操作节点中数值最小的处理耗时。例如，第一个层结构中第i个操作节点的处理耗时最小，则第二个层结构中各操作节点的历史累计耗时为第i个操作节点的处理耗时。0038S21：基于当前操作节点的历史累计耗时与当前操作节点的运算耗时，确定当前操作节点的初始累计耗时。0039具体地，基于当前操作节点的历史累计耗时与当前操作节点的运算耗时的加和，确定当前操作节点的初始累计耗时。0040S22：基于当前操作节点的初始累计耗时以及当前操作节点与相邻后一层结构中各操作节点之间的转换耗时，确定当前操作节点的处理耗时。0041具体地，将与当前操作节点相邻的后。

27、一层结构中的各操作节点与当前操作节点之间的转换耗时分别与当前操作节点的初始累计耗时进行加和，得到当前操作节点对应的多个候选累计耗时；从多个候选累计耗时中选取最小数值的候选累计耗时作为当前操作节点的处理耗时。0042例如，将第一个层结构中第i个操作节点的初始累计耗时与连接的第二个层结构中每个操作节点之间对应的转换耗时进行加和，得到第i个操作节点对应的多个候选累计耗时。从多个候选累计耗时中选取最短时间的候选累计耗时作为第i个操作节点的处理耗时。通过上述方法确定第一个层结构中每个操作节点的处理耗时。0043将第一个层结构中各操作节点的处理耗时之间进行比较，选取最短时间的处理耗时作为第二个层结构的历史。

28、累计耗时。其中，第二个层结构的历史累计耗时与所属的第一个层结构中的操作节点具有对应关系。也就是说，将第二个层结构中的各操作节点与第一个层结构中最短时间的处理耗时对应的操作节点进行关联。0044请参阅图4，图4是图1提供的网络模型的转换方法中步骤S3一具体实施例的流程示意图。0045具体地，步骤S3中确定网络模型对应的连接结构的具体实施方式如下所示。0046S31：最后一个层结构中各操作节点的处理耗时。0047具体地，基于最后一个层结构中各操作节点对应的运算耗时以及历史累计耗时的加和，确定最后一个层结构中各操作节点的初始累计耗时；基于最后一个层结构中各操作节点的初始累计耗时以及对应的操作节点与输。

29、出层之间的转换耗时的加和，确定最后一个层结构中各操作节点的处理耗时。0048通过如下方法从各层结构中选取一个最优操作节点，根据层结构之间的连接关系。0049S32：将最后一个层结构中的各操作节点的处理耗时进行比较。0050S33：选取数值最小的处理耗时对应的操作节点作为最后一个层结构的最优操作节点。0051具体地，为了优化网络模型，使得网络模型具有最低耗时，则选取数值最小的处理耗时对应的操作节点作为最后一个层结构的最优操作节点。0052S34：遍历各层结构，基于当前层结构的最优操作节点对应的历史累计耗时，将历史累计耗时对应的操作节点作为当前层结构的前一层结构的最优操作节点。0053S35：将各。

30、层结构分别对应的最优操作节点进行连接，得到网络模型的连接结构。说明书5/7 页8CN 117521737 A80054具体地，将各层结构对应的最优操作节点通过之间对应的转换节点进行连接作为M个层结构对应的最优连接结构，并将输入层通过对应的转换节点与最优连接结构中的第一个最优操作节点连接，将输出层通过对应的转换节点与最优连接结构中的最后一个操作节点连接。0055通过上述方法优化得到各层结构中最优的操作节点以及各操作节点之间的转换节点，将最优的操作节点以及各操作节点之间的转换节点编写为文件包或参数，并将文件包或参数保存至目标平台，便于在运行该网络模型时，调用该文件包或参数进行对输入信息进行处理，降。

31、低处理耗时，提高模型的性能。0056本实施例提供的网络模型的转换方法包括：获取网络模型对应的图网络；图网络包括多个连接的层结构；层结构包括多个并列的操作节点，相互连接的层结构分别包含的操作节点之间相互连接；操作节点具有运算耗时，相互连接的两个操作节点之间具有对应的转换耗时；基于当前操作节点的运算耗时、历史累计耗时以及当前操作节点与相邻后一层结构中操作节点之间的转换耗时，确定当前操作节点的处理耗时；历史累计耗时为与当前操作节点相邻连接的前一层结构中操作节点的处理耗时；基于最后一个层结构中各操作节点的处理耗时，确定网络模型对应的连接结构。本申请通过操作节点的运算耗时、历史累计耗时以及操作节点与相邻。

32、后一个层结构中的操作节点之间的转换耗时确定当前操作节点的处理耗时，基于各层结构之间的操作节点的处理耗时选取网络模型中各层结构中最优的操作节点，进而得到网络模型对应的连接结构，确定耗时最短的操作节点的连接结构，提高网络模型的性能。0057请参阅图5，图5是本发明提供的网络模型的转换装置一实施例的框架示意图。0058本实施例提供一种网络模型的转换装置60，网络模型的转换装置60包括获取模块61、分析模块62和确定模块63。0059获取模块61用于获取网络模型对应的图网络；图网络包括多个连接的层结构；层结构包括多个并列的操作节点，相互连接的层结构分别包含的操作节点之间相互连接；操作节点具有运算耗时，。

33、相互连接的两个操作节点之间具有对应的转换耗时。0060分析模块62用于基于当前操作节点的运算耗时、历史累计耗时以及当前操作节点与相邻后一层结构中操作节点之间的转换耗时，确定当前操作节点的处理耗时；历史累计耗时为与当前操作节点相邻连接的前一层结构中操作节点的处理耗时。0061确定模块63用于基于最后一个层结构中各操作节点的处理耗时，确定网络模型对应的连接结构。0062本实施例提供的网络模型的转换装置，通过操作节点的运算耗时、历史累计耗时以及操作节点与相邻后一个层结构中的操作节点之间的转换耗时确定当前操作节点的处理耗时，基于各层结构之间的操作节点的处理耗时选取网络模型中各层结构中最优的操作节点，进。

34、而得到网络模型对应的连接结构，确定耗时最短的操作节点的连接结构，提高网络模型的性能。0063请参阅图6，图6是本发明提供的终端一实施例的框架示意图。0064终端80包括相互耦接的存储器81和处理器82，处理器82用于执行存储器81中存储的程序指令，以实现上述任一网络模型的转换方法实施例的步骤。在一个具体的实施场景中，终端80可以包括但不限于：微型计算机、服务器，此外，终端80还可以包括笔记本电脑、说明书6/7 页9CN 117521737 A9平板电脑等移动设备，在此不做限定。0065具体而言，处理器82用于控制其自身以及存储器81以实现上述任一网络模型的转换方法实施例的步骤。处理器82还可以。

35、称为CPU（Central Processing Unit，中央处理单元）。处理器82可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。处理器82还可以是通用处理器、数字信号处理器（Digital Signal Processor,DSP）、专用集成电路（Application Specific Integrated Circuit,ASIC）、现场可编程门阵列（FieldProgrammable Gate Array，FPGA）或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。另外，处理器82可以由集成电路芯片共同实现。。

36、0066请参阅图7，图7是本发明提供的计算机可读存储介质一实施例的框架示意图。0067计算机可读存储介质90存储有能够被处理器运行的程序指令901，程序指令901用于实现上述任一网络模型的转换方法实施例的步骤。0068在一些实施例中，本公开实施例提供的装置具有的功能或包含的模块可以用于执行上文方法实施例描述的方法，其具体实现可以参照上文方法实施例的描述，为了简洁，这里不再赘述。0069上文对各个实施例的描述倾向于强调各个实施例之间的不同之处，其相同或相似之处可以互相参考，为了简洁，本文不再赘述。0070在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法和装置，可以通过其它的方式实现。例如，。

37、以上所描述的装置实施方式仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性、机械或其它的形式。0071另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。0072集成的单元如果以软件功能单元的形式实现。

38、并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）或处理器（processor）执行本申请各个实施方式方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，ReadOnly Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。0073以上仅为本发明的实施方式，并非因此限制本发明的专利保护范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。说明书7/7 页10CN 117521737 A10图1图2说明书附图1/4 页11CN 117521737 A11图3图4说明书附图2/4 页12CN 117521737 A12图5图6说明书附图3/4 页13CN 117521737 A13图7说明书附图4/4 页14CN 117521737 A14。