本申请实施例涉及数据处理技术领域，具体涉及一种光子计算神经网络运算加速方法、装置、设备及存储介质，旨在实现高效能的光电混合智能计算，加速深度神经网络的计算速度。所述方法包括：读取待处理图像，获得待处理图像的输入特征图像数据；在进行每轮卷积运算之前，确定卷积神经网络的当前轮次的输入特征图像参数与输出特征图像参数；根据输入特征图像参数与输出特征图像参数，将卷积神经网络的卷积核数据与输入特征图像数据分别传输到光子芯片的对应的驱动器中；根据卷积核数据与输入特征图像数据，对待处理图像进行卷积运算；通过FPGA芯片进行后续非线性运算，得到当前轮次运算结果；重复执行多轮卷积运算以及非线性运算，得到图像处理结果。