一种模型异常评估方法、设备、介质及程序产品

本发明公开了一种模型异常评估方法、设备、介质及程序产品，涉及深度学习领域。该方法，包括：获取深度学习框架构建的待评估神经网络模型，并将待评估神经网络模型的计算图划分为待分析模块集合；确定待分析模块集合的双层级应用程序接口的计算量统计关联数据；其中，双层级应用程序接口包括外部交互接口以及计算图算子接口；根据计算量统计关联数据，计算外部交互接口计算量以及计算图算子接口计算量；根据外部交互接口计算量以及计算图算子接口计算量，自动进行模型异常评估。本发明实施例的技术方案能够打破模型计算量评估与框架对接异常定位对人工的依赖性，大大提升异常模型的识别效率。