本发明公开了一种多模态网络下交换资源分配优化方法及装置、介质，该方法基于机器学习对多模态网元上ASIC交换芯片、FPGA、PPK软件交换进行选择，具体包括：人工预配置，制定多模态软硬件协同处理的基本规则；离线学习，在离线学习阶段设计训练配置，以捕获不同的交换资源使用变量，运行实验以产生训练分类器的原始数据，利用生成的性能指标离线训练模型；在线推理，获取交换资源分配建议，并根据交换资源分配建议更新模态代码。本发明使用多模态网元I型设备，实现了多模态网元上软/硬件交换资源的灵活、高效分配，使软硬件协同设计性能达到最优，降低多模态网络资源分配成本，其实现方法简便、手段灵活、网络服务质量能得到显著保证。