[發明專利]測試單元的運行方法、裝置、設備和存儲介質

有效

• 申請號: 202110368224.8
• 申請日: 2021-04-06
• 公開（公告）號: CN113204478B
• 公開（公告）日: 2022-05-03
• 發明（設計）人: 周威;藍翔;駱濤
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06F11/36
• 分類號: G06F11/36
• 代理公司: 北京鴻德海業知識產權代理有限公司 11412
• 代理人: 田宏賓

本公開公開了一種測試單元的運行方法、裝置、設備和存儲介質，涉及計算機技術領域，具體涉及深度學習等人工智能技術領域。測試單元的運行方法方法包括：基于多個測試單元的原始分組并發運行所述多個測試單元，并獲取所述并發運行的運行結果，所述原始分組基于所述多個測試單元的資源使用率確定；若存在所述運行結果為運行失敗的測試單元，重新對所述多個測試單元進行分組，以得到所述多個測試單元的調整分組；基于所述調整分組，重新并發運行所述多個測試單元，直至不存在運行失敗的測試單元。本公開可以提高測試單元的運行效率。

技術領域

本公開涉及計算機技術領域，具體涉及深度學習等人工智能技術領域，尤其涉及一種測試單元的運行方法、裝置、設備和存儲介質。

背景技術

深度學習框架是人工智能領域的重要基礎工具。由于深度學習框架功能復雜，模塊眾多，因此引入了大量的測試單元來保證功能穩定性。深度學習框架中的代碼修改后，為了保證代碼修改的正確性，在每進行一次代碼改動時，一般需要運行深度學習框架中的全部測試單元。

相關技術中，全部測試單元運行時，采用串行運行的方式。

發明內容

本公開提供了一種測試單元的運行方法、裝置、設備和存儲介質。

根據本公開的一方面，提供了一種測試單元的運行方法，包括：基于多個測試單元的原始分組并發運行所述多個測試單元，并獲取所述并發運行的運行結果，所述原始分組基于所述多個測試單元的資源使用率確定；若存在所述運行結果為運行失敗的測試單元，重新對所述多個測試單元進行分組，以得到所述多個測試單元的調整分組；基于所述調整分組，重新并發運行所述多個測試單元，直至不存在運行失敗的測試單元。

根據本公開的另一方面，提供了一種測試單元的運行裝置，包括：第一運行模塊，用于基于多個測試單元的原始分組并發運行所述多個測試單元，并獲取所述并發運行的運行結果，所述原始分組基于所述多個測試單元的資源使用率確定；調整模塊，用于若存在所述運行結果為運行失敗的測試單元，重新對所述多個測試單元進行分組，以得到所述多個測試單元的調整分組；第二運行模塊，用于基于所述調整分組，重新并發運行所述多個測試單元，直至不存在運行失敗的測試單元。

根據本公開的另一方面，提供了一種電子設備，包括：至少一個處理器；以及與所述至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，所述存儲器存儲有可被所述至少一個處理器執行的指令，所述指令被所述至少一個處理器執行，以使所述至少一個處理器能夠執行如上述任一方面的任一項所述的方法。

根據本公開的另一方面，提供了一種存儲有計算機指令的非瞬時計算機可讀存儲介質，其中，所述計算機指令用于使所述計算機執行根據上述任一方面的任一項所述的方法。

根據本公開的另一方面，提供了一種計算機程序產品，包括計算機程序，所述計算機程序在被處理器執行時實現根據上述任一方面的任一項所述的方法。

根據本公開的技術方案，可以提高測試單元的運行效率。

應當理解，本部分所描述的內容并非旨在標識本公開的實施例的關鍵或重要特征，也不用于限制本公開的范圍。本公開的其它特征將通過以下的說明書而變得容易理解。

附圖說明

附圖用于更好地理解本方案，不構成對本公開的限定。其中：

圖1是根據本公開第一實施例的示意圖；

圖2是根據本公開第二實施例的示意圖；

圖3是根據本公開第三實施例的示意圖；

圖4是根據本公開第四實施例的示意圖；

圖5是根據本公開第五實施例的示意圖；

圖6是根據本公開第六實施例的示意圖；