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龙图腾网获悉北京清程极智科技有限公司申请的专利模型转换方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品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：CN118966302B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202411097575.X，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权模型转换方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品是由孙庞博;马子轩;汤雄超设计研发完成，并于2024-08-12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、存储介质和计算机程序产品在说明书摘要公布了：本申请涉及一种模型转换方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。该方法包括：对待处理深度学习模型进行解析处理，得到待处理深度学习模型对应的图结构信息和权重信息；根据待处理深度学习模型对应的配置信息，对待处理深度学习模型对应的图结构信息进行更新，得到待处理深度学习模型对应的更新后图结构信息；根据待处理深度学习模型对应的更新后图结构信息、权重信息和配置信息，构建待处理深度学习模型对应的转换后深度学习模型；获取转换后深度学习模型的目标校验结果；在目标校验结果满足预设校验结果的情况下，将转换后深度学习模型作为目标转换后深度学习模型。采用本方法，能够提高模型转换的效率。

本发明授权模型转换方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品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： 对待处理深度学习模型进行解析处理，得到所述待处理深度学习模型对应的图结构信息和权重信息； 根据所述待处理深度学习模型的处理数据类型，确定出所述待处理深度学习模型对应的应用场景信息；根据所述应用场景信息，查询应用场景信息与配置信息之间的对应关系，得到所述待处理深度学习模型对应的配置信息； 根据所述待处理深度学习模型对应的配置信息，对所述待处理深度学习模型对应的图结构信息进行更新，得到所述待处理深度学习模型对应的更新后图结构信息； 根据所述待处理深度学习模型对应的更新后图结构信息、权重信息和配置信息，构建所述待处理深度学习模型对应的转换后深度学习模型； 获取所述转换后深度学习模型的性能信息；根据所述性能信息，确定出所述转换后深度学习模型的目标校验结果；所述性能信息根据所述转换后深度学习模型的输出信息确定得到； 在所述目标校验结果满足所述转换后深度学习模型对应的预设校验结果的情况下，将所述转换后深度学习模型作为目标转换后深度学习模型。

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