本发明公开了一种卷积神经网络模型加速训练方法、装置、电子设备及存储介质，属于机器学习技术领域。该方法通过读取训练数据到内存中，遍历所述文件路径下所有文件名，将文件分批次转化成二进制的样本数据；读取所述样本数据，将所述样本数据打包成mini‑batch张量；创建填充协议缓冲区域，将所述mini‑batch张量输入网络作为输入点，实时获取所述样本数据；创建数据流图节点队列，将所述样本数据填充入卷积神经网络中训练，能够缓解模型训练阶段的流水线读取数据的速度瓶颈，优化数据加速过程中的性能，提高卷积神经网络的训练速度。