本申请公开了深度学习模型的转换方法、装置、电子设备和存储介质，涉及深度学习等人工智能技术领域。具体实现方案为：将深度学习模型的原深度学习框架进行转换，以得到深度学习模型的目标深度学习框架，并基于目标深度学习框架，确定深度学习模型的模型图结构，并从模型图结构中的运算节点中，确定出对应的频繁项集集合，并结合对N个运算节点之中的部分节点进行合并，以合并为模块，根据模块和未合并的运算节点生成优化后的模型图结构，对优化后的模型图结构进行代码转换，以得到代码结果。由此，实现对模型图结构中的运算节点进行模块化处理，减少了优化后的模型图结构中的节点的数量，从而达到优化代码，提升转换后代码的可读性。