本发明公开一种神经网络模型训练和计算方法、电子设备和存储介质，其中所述神经网络模型为浮点模型，所述方法包括：在所述浮点模型的特征提取部分采用定点化的方式，其中，所述浮点模型的输入数据通过所述特征提取部分得到；将所述输入数据输入至所述浮点模型中，对所述浮点模型进行训练得到训练后的浮点模型；对所述训练后的浮点模型进行量化得到量化后的模型。本发明实施例通过采用定点化和量化相结合的方式，在特征提取部分采用定点化的方法，确保后期的迭代更新不会发生变化，定标好之后不会出现溢出的问题，结合量化的方法进行存储，在训练完成之后，对浮点模型进行量化，可以实现在没有浮点计算单元的芯片上也能运行。