本发明公开了一种虚拟无线网络中吞吐量最大化的功率分配方法及装置，该方法应用在虚拟无线网络中，方法步骤如下：首先，针对吞吐量最大化功率分配策略建立一个系统模型，从而找到系统模型中的资源分配问题。其次，基于深度神经网络定义状态集、行动集、奖励三个变量。在定义的状态中，执行定义的行动并获得相应的奖励，从而进入下一个状态。这个周期被重复，直到达到吞吐量最大化的功率分配。本发明利用基于深度学习的功率分配实现吞吐量最大化，使每个切片的要求都能得到满足，释放了每个切片的最小吞吐量限制，促成了保证吞吐量最大化的最佳资源管理政策，满足了每个切片的用户服务质量。