[发明专利]测试方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种用于训练神经网络的软件的测试方法，其特征在于，包括：

响应针对软件的多种测试等级中任一测试等级的触发，确定与所述任一测试等级对应的目标测试对象、以及目标测试方式；

按照所述目标测试方式，对所述目标测试对象进行测试。

2.根据权利要求1所述的测试方法，其特征在于，所述测试等级包括下述至少一项：

功能单元测试、分支代码测试、周期性测试、以及系统测试。

3.根据权利要求1或2所述的测试方法，其特征在于，针对所述测试等级包括功能单元测试的情况，触发所述功能单元测试，包括：

检测代码提交事件是否被触发；

在所述代码提交事件被触发的情况下，触发所述功能单元测试；

其中，所述功能单元测试对应的目标测试对象包括：待提交的新增代码、和/或修改代码；

所述功能单元测试对应的目标测试方式包括：对所述目标测试对象进行代码语法检查、和/或代码逻辑检查。

4.根据权利要求3所述的测试方法，其特征在于，所述代码提交事件被触发，包括下述至少一种：

接收到代码提交指令；

检测到原有的代码文件被更改；

检测到增加了新的代码文件。

5.根据权利要求1-4任一项所述的测试方法，其特征在于，针对所述测试等级包括分支代码测试的情况，触发所述分支代码测试，包括：

检测代码合并事件是否被触发；其中，所述代码合并事件包括：开发分支代码被合并到所述软件的主分支代码中；

在所述代码合并事件被触发的情况下，触发所述分支代码测试；

所述分支代码测试对应的目标测试对象包括：将开发分支代码合并至所述主分支代码时，生成的待测试代码。

6.根据权利要求5所述的测试方法，其特征在于，所述分支代码测试对应目标测试方式包括：

从神经网络库中的多个神经网络中，确定第一目标神经网络；以及从所述第一目标神经网络的训练数据中，确定目标训练数据；

利用所述待测试代码、以及所述目标训练数据，对所述第一目标神经网络进行预设轮数的第一训练，并基于所述第一训练过程中报错信息、和/或所述第一训练得到的第一目标神经网络的网络性能参数，得到所述待测试代码的性能测试结果。

7.根据权利要求6所述的测试方法，其特征在于，所述从神经网络库中的多个神经网络中，确定第一目标神经网络，包括：

按照所述多个神经网络分别相对于所述分支代码测试的测试等级，从所述多个神经网络中，确定所述第一目标神经网络；

其中，所述多个神经网络中每个神经网络相对于所述分支代码测试的测试等级，是基于利用所述每个神经网络进行分支代码测试得到的测试结果确定的。

8.根据权利要求1-7任一项所述的测试方法，其特征在于，针对所述测试等级包括周期性测试的情况，触发所述周期性测试，包括：

响应于距离上一次周期性测试的测试时间的时间间隔达到所述周期性测试的测试周期，触发所述周期性测试；

所述周期性测试对应的目标测试对象包括：触发所述周期性测试时，所述软件的主分支代码。

9.根据权利要求8所述的测试方法，其特征在于，所述周期性测试对应的目标测试方式，包括：

从神经网络库中的多个神经网络中，确定第二目标神经网络；

利用所述主分支代码、以及所述第二目标神经网络对应的全量训练数据，对所述第二目标神经网络进行第二训练；

所述主分支代码在对所述第二目标神经网络进行第二训练过程中生成的提示信息，和/或，所述第二训练得到的第二目标神经网络的网络性能参数，得到所述主分支代码的性能测试结果。