一种模型优化方法、装置、电子设备及存储介质

本申请实施例提供了一种模型优化方法、装置、电子设备及存储介质，涉及机器学习技术领域。方法包括：获取优化前的深度学习模型包含的每一算子的算子规格；基于获取到的算子规格，从优化前的深度学习模型包含的各算子中，确定待部署模型的硬件平台中神经处理单元不支持的算子，作为超规格算子；按照每一超规格算子的算子规格，生成该超规格算子对应的优化算子；一个超规格算子对应的优化算子包含神经处理单元支持的公开算子以及扩展算子；将每一超规格算子替换为对应的优化算子，得到优化后的深度学习模型；硬件平台中中央处理器用于运行优化后的深度学习模型中的扩展算子。如此，能够保证深度学习模型在硬件平台上的正常运行。