【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于人工智能，具体涉及一种面向深度学习模型训练的工具系统。
技术介绍
1、近年来，人工智能相关研究与技术飞速发展，通过采集、标注数据，然后设计、实现、训练深度学习算法模型，最终用于解决计算机视觉、自然语言处理、语音识别等诸多领域的任务，已成为一种普遍的方法。深度学习算法模型通常由多层神经网络构成，通过训练来学习数据中复杂的模式和特征。在训练模型的过程中，除了模型本身，可以学习的数据、量化模型有效性的目标函数、以及调节模型参数以优化目标函数的优化算法是最为关键的几种因素。pytorch、tensorflow、caffe等深度学习框架提供了实现并训练深度学习算法模型的基础能力，keras、pytorch-lightning等工具在深度学习框架的基础上进行了一定程度的抽象与封装，省去了编写大量样板代码的麻烦。这些工具通常使用python编程语言实现或提供了针对python编程语言的调用接口。
2、在设计、实现、训练深度学习算法模型的过程中，往往要进行多方面的实验，以选择出相对最优的模型，这些实验包括尝试不同的模型结构、超参数和训练策略等多项因素，因此会产生大量的实验，同时会涉及到大量的模型代码与包括超参数在内的可配置项。模型代码指的是模型结构的定义代码，通常需要使用深度学习框架进行实现，模型通常由多种模块组成，每个模块可以进一步细分为神经网络层，不同的模型可能包含相同的某些模块。超参数指的是需要人工设置的、而非模型在训练过程中学习得到的参数，例如神经网络的层数、批量大小、起始学习率与学习率衰减策略、正则化系数、训
3、目前，已有的与深度学习模型训练相关的技术方案主要集中于实现一种便于调用计算资源以实施模型训练的平台，旨在减轻用户在硬件资源管理、软硬件适配、人机交互与运维等方面的负担。与本专利技术最接近的技术方案具体如下：
4、
5、
6、现有技术存在的主要缺点为：
7、一方面，目前缺少实际技术来针对性地考虑和解决训练深度学习算法模型的过程所涉及的大量代码、可配置项与实验如何高效管理的问题。另一方面，对于上述相类似的现有技术，其主要在平台层面进行实施，期望得到一个操作简便的交互系统以减轻使用者的负担，并不是从代码层面进行设计、为编写代码的算法开发人员提供开发工具。并且，在模型和训练流程方面，很大程度上受限于预先设计的选项和逻辑，其灵活性和可扩展性不足。同时，部分平台系统中提供的组件只是针对于特定的任务领域，通用性较差。
技术实现思路
1、因此，为了解决现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种面向深度学习模型训练的工具系统。本专利技术通过对深度学习算法模型训练期间涉及的关键元素进行抽象，实现代码的低耦合度和可复用性，并且本专利技术通过设计一种配置系统实现对大量可配置项的灵活设定与完备记录，同时提供了一种实验管理工具，使得用户可以高效地组织、管理大量实验，进一步保证实验的可复现性。本专利技术能够使得用户将更多的时间和精力专注于算法本身，从而显著提升深度学习模型开发和训练过程的效率。
2、本专利技术为解决技术问题所采用的技术方案如下：
3、本专利技术提供的一种面向深度学习模型训练的工具系统，包括：
4、核心组件层，用于实现代码的低耦合度和可复用性；
5、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；
6、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；
7、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。
8、进一步的，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。
9、进一步的，所述核心组件层包括多种类型的启动模板；所述启动模板基于特定的深度学习框架或其高层封装框架；所述启动模板注册于远程服务器上，用户可通过命令交互层中的start命令进行检索和下载，下载时通过网络请求，将启动模板中的所有文件以递归的方式从远程服务器下载到本地。
10、进一步的，所述核心组件层包括四种核心组件的抽象基类，用户从软件包中导入后进行继承和具体实现；对于需要最大限度追求定制化或预先定义的启动模板无法满足自身需求的用户，则直接自行继承这四种核心组件的抽象基类并提供一种满足自身需求的具体实现，即按需实现抽象基类规定的抽象接口，能与整个系统的其他部分无缝衔接。
11、进一步的，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。
12、进一步的，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。
13、进一步的，所述配置系统层使用python编程语言中的装饰器语法定义了四种核心组件相应的装饰器，用于对函数式配置项的参数进行校验及对配置项类型进行标记；进行实验时将这四种核心组件相应的配置项组合起来形成根配置，根配置是所有可配置项的根节点；在执行某种任务时，只需要指定根节点所在文件的路径，所述配置系统层将会从该路径中读取、动态导入该根配置所在的源代码模块，在解析后持有这些函数，并自行调用相应的函数来获得已配置好所需对象。
14、进一步的，所述配置系统层包括配置归档器，用于自动对配置文件进行归档并本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种面向深度学习模型训练的工具系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种面向深度学习模型训练的工具系统，其特征在于，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。
3.根据权利要求2所述的一种面向深度学习模型训练的工具系统，其特征在于，所述核心组件层包括多种类型的启动模板；所述启动模板基于特定的深度学习框架或其高层封装框架；所述启动模板注册于远程服务器上，用户可通过命令交互层中的start命令进行检索和下载，下载时通过网络请求，将启动模板中的所有文件以递归的方式从远程服务器下载到本地。
4.根据权利要求3所述的一种面向深度学习模型训练的工具系统，其特征在于，所述核
5.根据权利要求1所述的一种面向深度学习模型训练的工具系统，其特征在于，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。
6.根据权利要求2所述的一种面向深度学习模型训练的工具系统，其特征在于，所述配置系统层使用Python编程语言中的装饰器语法定义了四种核心组件相应的装饰器，用于对函数式配置项的参数进行校验及对配置项类型进行标记；进行实验时将这四种核心组件相应的配置项组合起来形成根配置，根配置是所有可配置项的根节点；在执行某种任务时，只需要指定根节点所在文件的路径，所述配置系统层将会从该路径中读取、动态导入该根配置所在的源代码模块，在解析后持有这些函数，并自行调用相应的函数来获得已配置好所需对象。
7.根据权利要求1所述的一种面向深度学习模型训练的工具系统，其特征在于，所述配置系统层包括配置归档器，用于自动对配置文件进行归档并将可能存在于多个配置文件中的配置文件组合成为对应某次模型训练过程的单个配置文件，在此过程中进行合并重复导入项。
8.根据权利要求1所述的一种面向深度学习模型训练的工具系统，其特征在于，所述实验信息被分为三种层次：Project、Experiment和Run：
9.根据权利要求8所述的一种面向深度学习模型训练的工具系统，其特征在于，所述实验管理层包括运行时上下文，在自定义任务模块中可通过该上下文获得当前Run对象，从而可在实验过程中获取并使用该Run对象的属性信息。
10.根据权利要求1所述的一种面向深度学习模型训练的工具系统，其特征在于，所述子命令的功能描述为：
...【技术特征摘要】
1.一种面向深度学习模型训练的工具系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种面向深度学习模型训练的工具系统，其特征在于，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。
3.根据权利要求2所述的一种面向深度学习模型训练的工具系统，其特征在于，所述核心组件层包括多种类型的启动模板；所述启动模板基于特定的深度学习框架或其高层封装框架；所述启动模板注册于远程服务器上，用户可通过命令交互层中的start命令进行检索和下载，下载时通过网络请求，将启动模板中的所有文件以递归的方式从远程服务器下载到本地。
4.根据权利要求3所述的一种面向深度学习模型训练的工具系统，其特征在于，所述核心组件层包括四种核心组件的抽象基类，用户从软件包中导入后进行继承和具体实现；对于需要最大限度追求定制化或预先定义的启动模板无法满足自身需求的用户，则直接自行继承这四种核心组件的抽象基类并提供一种满足自身需求的具体实现，即按需实现抽象基类规定的抽象接口，能与整个系统的其他部分无缝衔接。
5.根据权利要求1所述的一种面向深度学习模型训练的工具系统，其特征在于，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...
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