本申請涉及人工智能ai領域，具體而言，涉及一種基于ai的圖形化編程方法及裝置。

背景技術：

1、隨著人工智能和機器學習技術的快速發(fā)展，圖片分類逐漸成為許多實際應用中的重要組成部分，如安防監(jiān)控、醫(yī)療診斷、智能零售等領域。然而，當前的圖片分類訓練過程對用戶的技術水平要求較高，尤其是對沒有機器學習背景的用戶來說，整個過程顯得復雜且繁瑣。因此，亟需一種更為簡便、直觀的解決方案，使得普通用戶也能輕松完成圖片分類訓練任務。

2、針對現(xiàn)有技術中圖形化編程時圖片分類編程過程復雜且繁瑣的技術問題，目前尚未提出有效的解決方案。

技術實現(xiàn)思路

1、本申請實施例提供了一種基于ai的圖形化編程方法及裝置，以至少解決現(xiàn)有技術中圖形化編程時圖片分類編程過程復雜且繁瑣的技術問題。

2、根據(jù)本申請實施例的一個方面，提供了一種基于ai的圖形化編程方法，包括：顯示圖形化編程界面，所述圖形化編程界面包括用于編輯圖形化代碼的編程區(qū)和用于顯示所述圖形化代碼執(zhí)行效果的舞臺區(qū)，其中，所述編程區(qū)包括用于顯示所述圖形化代碼的代碼區(qū)和用于為所述代碼區(qū)提供編程指令積木的編程指令積木盒；通過所述圖形化編程界面來訓練用于圖片分類的深度學習模型，并將訓練好的所述深度學習模型作為圖片分類積木部署到所述編程指令積木盒中，其中，所述圖片分類積木能夠被拖動到所述代碼區(qū)，以生成所述圖形化代碼。

3、根據(jù)本申請實施例的另一方面，還提供了一種基于ai的圖形化編程裝置，包括：顯示模塊，被配置為顯示圖形化編程界面，所述圖形化編程界面包括用于編輯圖形化代碼的編程區(qū)、用于為所述編程區(qū)提供圖形化代碼的編程指令積木盒、和用于顯示所述圖形化代碼執(zhí)行效果的舞臺區(qū)；訓練模塊，被配置為通過所述圖形化編程界面來生成用于圖片分類的深度學習模型，并將訓練好的所述深度學習模型作為圖片分類積木盒部署到所述編程指令積木盒，其中，所述圖片分類積木盒能夠被拖動到所述編程區(qū)生成用于圖片分類的圖形化代碼。

4、根據(jù)本申請實施例的再一方面，還提供了一種電子設備，包括：處理器，以及存儲程序的存儲器，其特征在于，程序包括指令，指令在由處理器執(zhí)行時使處理器執(zhí)行以上任一實施例中的方法。

5、根據(jù)本申請實施例的再一方面，還提供了一種存儲有計算機指令的非瞬時機器可讀介質，計算機指令用于使計算機執(zhí)行以上任一實施例中的方法。

6、在本申請實施例中，顯示模塊，被配置為顯示圖形化編程界面，所述圖形化編程界面包括用于編輯圖形化代碼的編程區(qū)和用于顯示所述圖形化代碼執(zhí)行效果的舞臺區(qū)，其中，所述編程區(qū)包括用于顯示所述圖形化代碼的代碼區(qū)和用于為所述代碼區(qū)提供編程指令積木的編程指令積木盒；訓練模塊，被配置為通過所述圖形化編程界面來訓練用于圖片分類的深度學習模型，并將訓練好的所述深度學習模型作為圖片分類積木部署到所述編程指令積木盒中，其中，所述圖片分類積木能夠被拖動到所述代碼區(qū)，以生成所述圖形化代碼。通過上述方案，解決了現(xiàn)有技術中圖形化編程時圖片分類編程過程復雜且繁瑣技術問題。

技術特征：

1.一種基于ai的圖形化編程方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，通過所述圖形化編程界面來訓練用于圖片分類的深度學習模型，包括：

3.根據(jù)權利要求2所述的方法，其特征在于，在所述圖形化編程界面實時顯示所述深度學習模型的訓練過程，包括：在所述圖形化編程界面設置可視化圖表，其中，所述可視化圖表實時顯示所述深度學習模型的訓練進度和性能指標，其中，所述性能指標包括以下至少之一：損失函數(shù)值和準確率。

4.根據(jù)權利要求3所述的方法，其特征在于，在利用預處理的所述圖片數(shù)據(jù)集來訓練所述深度學習模型的同時，所述方法還包括：響應于接收到通過所述圖形化編程界面輸入的動態(tài)調整參數(shù)，基于所述動態(tài)調整參數(shù)來動態(tài)調整所述深度學習模型的模型參數(shù)。

5.根據(jù)權利要求2所述的方法，其特征在于，在利用預處理的所述圖片數(shù)據(jù)集來訓練所述深度學習模型之前，所述方法還包括：響應于接收到通過所述圖形化編程界面選擇的模型，將所選模型作為所述深度學習模型；或者響應于接收到通過所述圖形化編程界面自定義配置的模型參數(shù)，基于所述自定義配置的模型參數(shù)生成所述深度學習模型。

6.根據(jù)權利要求1至5中任一項所述的方法，其特征在于，在將訓練好的所述深度學習模型作為圖片分類積木部署到所述編程指令積木盒中之后，所述方法還包括：

7.一種基于ai的圖形化編程裝置，其特征在于，包括：

8.一種電子設備，其特征在于，包括：

9.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有程序，其特征在于，在所述程序運行時，使得計算機執(zhí)行如權利要求1至6中任一項所述的方法。

10.一種計算機程序產品，包括計算機程序，其特征在于，該計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權利要求1至6中任一項所述的方法的步驟。

技術總結
本申請公開了一種基于AI的圖形化編程方法及裝置。其中，該方法包括：顯示圖形化編程界面，所述圖形化編程界面包括用于編輯圖形化代碼的編程區(qū)和用于顯示所述圖形化代碼執(zhí)行效果的所述舞臺區(qū)，其中，所述編程區(qū)包括用于顯示所述圖形化代碼的代碼區(qū)和用于為所述代碼區(qū)提供編程指令積木的編程指令積木盒；通過所述圖形化編程界面來訓練用于圖片分類的深度學習模型，并將訓練好的所述深度學習模型作為圖片分類積木部署到所述編程指令積木盒中，其中，所述圖片分類積木能夠被拖動到所述代碼區(qū)，以生成所述圖形化代碼。本申請解決了現(xiàn)有技術中圖形化編程時圖片分類編程過程復雜且繁瑣的技術問題。

技術研發(fā)人員：李天馳,孫悅,劉孔河,楊麗屏
受保護的技術使用者：深圳點貓科技有限公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2024/12/23