[发明专利]测试方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本公开提供了一种软件测试方法、装置计算机设备及存储介质，其中，该方法包括：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。本公开实施例通过在软件测试中设置不同的测试等级，并为不同的测试等级设置对应的目标测试对象和目标测试方式，进而可以在软件开发过程中的不同阶段，对软件中不同的测试对象进行更有针对性的测试，有利于深度学习框架中新功能的快速交付。

技术领域

本公开涉及软件工程技术领域，具体而言，涉及一种测试方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

在软件的开发过程中，在开发进程进行到一定阶段时，通常需要对已经实现的程序功能进行测试，以排除与程序功能对应的代码中所存在的各种问题。为了加快软件新版本的交付，可以对新功能对应的代码进行单独测试，测试通过后即可发布。

深度学习框架是一类较为复杂的软件，其中涉及到多项功能，如计算设备调度、多线程管理、内存管理、通信等，同时还要保证数值计算的高精度，因而不能对其中某个功能对应的代码进行单独测试后交付，而是需要使用真实场景下的对深度神经网络的训练作为测试用例，基于对深度神经网络的训练过程，实现对深度学习框架的测试；对深度神经网络的训练过程会占用大量的计算资源，且耗时较久，不利于新功能的快速交付。

发明内容

本公开实施例至少提供一种测试方法、装置、计算机设备及存储介质。

第一方面，本公开实施例提供了一种用于训练神经网络的软件的测试方法，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。

这样，在软件测试中设置不同的测试等级，并为不同的测试等级设置对应的目标测试对象和目标测试方式，进而可以在软件开发过程中的不同阶段，对软件中不同的测试对象进行更有针对性的测试，有利于深度学习框架中新功能的快速交付。

一种可能的实施方式中，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。

一种可能的实施方式中，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。

这样，通过在提交新增代码和/或修改代码时，对新增代码和/或修改代码进行语法检查和/或代码逻辑检查，实现了对新增代码和/或修改代码进行针对性的测试。

一种可能的实施方式中，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。

这样，能够在有新增代码、或者修改代码行为发生时，进行即时的测试，避免代码语法问题和逻辑问题的问题堆积。

一种可能的实施方式中，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。

这样，能够在开发分支代码合并至主分支代码时，对生成的待测试代码进行及时的测试，及时发现待测试代码中的问题。