公开(公告)号：CN118409966B

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202410555054.8

申请日：2024-05-07

Applicant: 南京大学

Inventor： 冯洋 ,  吉品 ,  闫凌岳 ,  吴朵 ,  陈鹏霖 ,  刘嘉

IPC: G06F11/3668 ,  G06F40/30 ,  G06F21/56

Abstract: 本发明公开一种基于代码语义一致性的深度学习框架差分测试方法，使用自然语言处理领域中的语义分析技术、程序分析领域中的静态代码分析技术以及软件测试领域的模糊测试和蜕变测试理念去自动化地捕获深度学习框架中存在的缺陷，是一种能够生成语义一致的对应于多个深度学习框架的代码、运用多种数据变换算子去生成深度学习框架的输入数据以高效率地发现深度学习框架中存在的缺陷的方法。

公开(公告)号：CN117033173A

公开(公告)日：2023-11-10

申请号：CN202310805601.9

申请日：2023-07-03

Applicant: 南京大学

Inventor： 冯洋 ,  吉品 ,  吴朵 ,  闫凌岳 ,  刘嘉 ,  赵志宏

IPC: G06F11/36 ,  G06N3/086

Abstract: 本发明公开了基于代码组装的深度学习框架测试方法，属于软件测试及深度学习框架测试领域。该方法使用代码组装技术，包括：首先，选定若干经典模型作为种子模型，分析其结构特点，然后将种子模型拆分成框架和可嵌入框架的语句，这之后根据一定的相似度算法对语句中的接口进行变异，并使用重塑形、参数适配和相似度阈值等手段来保证嵌入框架后生成的测试用例有较高的成功率，大幅减少变异导致的形状不匹配等问题，组装生成大量的测试用例后对框架进行测试，并使用过滤器筛选出有效的报错信息，同时使用剪枝来提高效率，最后，通过对错误报告及其对应的用例进行分析，即可发现潜在问题，对深度学习框架实现更全面的测试与评估。

公开(公告)号：CN118409966A

公开(公告)日：2024-07-30

申请号：CN202410555054.8

申请日：2024-05-07

Applicant: 南京大学

Inventor： 冯洋 ,  吉品 ,  闫凌岳 ,  吴朵 ,  陈鹏霖 ,  刘嘉

IPC: G06F11/36 ,  G06F40/30 ,  G06F21/56

Abstract: 本发明公开一种基于代码语义一致性的深度学习框架差分测试方法，使用自然语言处理领域中的语义分析技术、程序分析领域中的静态代码分析技术以及软件测试领域的模糊测试和蜕变测试理念去自动化地捕获深度学习框架中存在的缺陷，是一种能够生成语义一致的对应于多个深度学习框架的代码、运用多种数据变换算子去生成深度学习框架的输入数据以高效率地发现深度学习框架中存在的缺陷的方法。