Designgerüche in Deep Learning Frameworks erkennen

In der Tech-Welt sind Deep-Learning-Frameworks wie die Superhelden der künstlichen Intelligenz. Sie helfen Forschern und Ingenieuren, smarte Systeme zu entwickeln, die aus Daten lernen können. Diese Frameworks nutzen oft eine Mischung aus Programmiersprachen, hauptsächlich Python und C/C++, um Benutzerfreundlichkeit mit Schnelligkeit und Leistung zu kombinieren. Allerdings ist diese Mischung nicht immer einfach.

Manchmal tauchen Programmierprobleme auf, die man Design-Gerüche nennt. Stell dir einen Design-Geruch wie das komische, übrig gebliebene Sandwich vor, das hinten im Kühlschrank steckt. Du weisst, dass es nichts Gutes tut und wahrscheinlich alles noch schlimmer macht. Genauso können Design-Gerüche den Code komplizieren, was es schwieriger macht, ihn zu lesen und zu warten.

#Was sind Design-Gerüche?

Design-Gerüche sind schlechte Angewohnheiten, die ins Programmieren einschleichen. Sie sind keine direkten Fehler, können aber mit der Zeit Probleme verursachen. Denk an sie als Warnschilder, die anzeigen, dass ein Stück Code in Schwierigkeiten geraten könnte. Einige gängige Beispiele sind:

• Code-Gerüche: Probleme auf der Code-Ebene, wie redundanter Code oder zu komplexe Funktionen.
• Anti-Patterns: Grössere Designfehler, wie schlechte Architekturentscheidungen, die jeden verwirren könnten, der später mit dem Code arbeitet.

Im Kontext von Deep-Learning-Frameworks können diese Design-Gerüche deren Leistung und Wartbarkeit beeinträchtigen.

#Das Problem

Da viele Deep-Learning-Frameworks sowohl Python als auch C/C++ verwenden, ist es wichtig, Design-Gerüche zu erkennen und zu beheben. Aber das ist nicht einfach. Traditionelle Tools, die nach Design-Gerüchen suchen, konzentrieren sich oft nur auf eine Sprache, wodurch sie für Mehrsprachigkeits-Setups ungeeignet sind. Das ist wie zu versuchen, mit einer Gabel Suppe zu essen-nicht sehr effektiv!

#Das Ziel

Diese Arbeit zielt darauf ab, das Problem zu lösen, indem automatisch Design-Gerüche erkannt werden, die speziell durch die gleichzeitige Verwendung verschiedener Programmiersprachen in Deep-Learning-Frameworks entstehen. Indem wir ein Tool zur Identifizierung dieser Gerüche erstellen, hoffen wir, die Wartung und Verbesserung solcher Frameworks zu erleichtern.

#Wie es funktioniert

#Das Tool

Die Lösung zur Auffindung dieser Design-Gerüche war ein Tool namens CPsmell. Seine Hauptaufgabe ist es, automatisch den Code von Deep-Learning-Frameworks, die sowohl Python als auch C/C++ verwenden, zu scannen. Das Tool basiert auf einer Reihe von Regeln, um mehrere spezifische Arten von Design-Gerüchen zu identifizieren.

#Arten von erkannten Design-Gerüchen

Hier sind einige der Design-Gerüche, auf die CPsmell achtet:

1. Unbenutzte native Entität (UNE): Das passiert, wenn ein Stück Code, das in C/C++ geschrieben ist, von dem Python-Teil des Frameworks nicht verwendet wird. Es ist wie ein Laufband, das nur rumsteht und Staub sammelt.

2. Lange Lambda-Funktion für Intersprachliche Bindung (LLF): Lambda-Funktionen sollen schnell und einfach sein. Wenn sie jedoch zu lang werden, werden sie umständlich und kompliziert, ähnlich wie ein Kollege, der ständig über sein Haustier-Iguana redet.

3. Mangelnde gründliche Fehlerprüfung (LREC): Dieser Design-Geruch tritt auf, wenn der Code Fehler nicht richtig überprüft, was zu unerwarteten Problemen führen kann. Es ist wie Autofahren, ohne die Spiegel zu checken.

4. Fehlende statische Deklaration (LSD): Funktionen nicht als statisch zu deklarieren, kann zu Namenskonflikten führen, besonders wenn die Codebasis wächst. Es ist wie zu versuchen, zwei verschiedene Haustiere mit demselben Namen zu benennen-verwirrend!

5. Nicht Verwendung relativer Pfade (NURP): Das passiert, wenn der Code versucht, Dateien zu laden, ohne deren Pfad anzugeben, was zu Verwirrung führt, wo sie zu finden sind. Es ist ähnlich wie in ein Restaurant zu gehen, ohne die Adresse zu kennen.

6. Grosse Intersprachliche Bindungsklasse (LILBC): Wenn eine Klasse zu viele Funktionen aus C/C++ bindet, kann sie unhandlich und schwer wartbar werden. Es ist wie alles, was du besitzt, in einen einzigen Koffer zu stopfen-Viel Spass beim Auspacken!

7. Exzessive intersprachliche Kommunikation (EILC): Das passiert, wenn eine Python-Datei zu viele Aufrufe an C/C++-Code tätigt, was enge Kopplung erzeugt. Es ist wie ein Freund, der dich jede Minute antextet-manchmal ist es einfach zu viel!

#Validierung des Tools

Bevor CPsmell in die Wildnis entlassen wurde, war es wichtig, es zu validieren. Das Team hat CPsmell an mehreren beliebten Deep-Learning-Frameworks getestet und seine Ergebnisse mit Expertenmeinungen verglichen, ob die Design-Gerüche vorhanden waren. Die Ergebnisse zeigten eine beeindruckende Genauigkeit, was bedeutet, dass CPsmell verschiedene Design-Gerüche effektiv identifizieren konnte.

#Die Ergebnisse

Nach dem Scannen von fünf bekannten Deep-Learning-Frameworks traten einige interessante Trends auf:

#Verteilung der Design-Gerüche

Es stellte sich heraus, dass einige Design-Gerüche häufiger waren als andere:

• LLF und UNE wurden am häufigsten erkannt und tauchten in verschiedenen Frameworks über 25% der Zeit auf.
• Bestimmte Design-Gerüche, wie LSD, waren in spezifischen Frameworks verbreiteter. Zum Beispiel hatte PyTorch eine hohe Rate an LSD-Fällen. Das zeigt, dass Entwickler besonders achtsam gegenüber diesen Gerüchen in bestimmten Projekten sein müssen.

#Behebungen im Laufe der Zeit

Die Analyse untersuchte auch, wie viele Design-Gerüche im Laufe der Zeit behoben wurden:

• Einige Gerüche, wie EILC, hatten höhere Behebungsraten. Die Ergebnisse deuteten darauf hin, dass Entwickler, während sich die Frameworks entwickelten, sich dieser Probleme bewusster wurden und Schritte unternahmen, um sie zu korrigieren.
• Andere Gerüche, wie LREC und NURP, blieben ungelöst, was darauf hinweist, dass Entwickler mehr Aufmerksamkeit auf diese Bereiche richten sollten.

#Evolution der Design-Gerüche

Die Forschung zeigte, dass die Gesamtzahl der Design-Gerüche zunahm. Als Frameworks neue Funktionen hinzufügten, stieg die Komplexität, was es einfacher machte, dass neue Design-Gerüche hineinschlüpfen.

Die Analyse zeigte, dass:

• Während einige Gerüche behoben wurden, viele neue Fälle aufkamen, was darauf hinweist, dass Wartbarkeit ein zentrales Problem bleibt.

#Praktische Implikationen

#Für Entwickler

• Vorsicht walten lassen: Entwickler sollten bei Design-Gerüchen vorsichtig sein, besonders bei denen, die in ihrem speziellen Framework häufig auftreten.
• Nicht benötigten Code bereinigen: Regelmässig unbenutzten Code überprüfen und entfernen, um Ansammlungen und Komplexität zu vermeiden.
• Überprüfe deine Pfade: Achte darauf, Pfade beim Laden von Ressourcen klar zu definieren, um späteren Kopfschmerzen vorzubeugen.

#Für zukünftige Forschung

Die Ergebnisse unterstreichen die Bedeutung weiterer Studien zu Design-Gerüchen, insbesondere in mehrsprachigen Kontexten. Da sich Programmierung weiterhin weiterentwickelt, wird es entscheidend sein, zu verstehen, wie verschiedene Sprachen miteinander interagieren.

Forscher könnten auch in Erwägung ziehen, mehr Tools zu entwickeln, die ein breiteres Spektrum an Sprachen und Frameworks abdecken, um den Kampf gegen Design-Gerüche zu erweitern.

#Fazit

In einer Welt, in der Deep-Learning-Frameworks zunehmend wichtig werden, ist es entscheidend, ihre Qualität zu sichern. Design-Gerüche sind wie Gremlins, die im Schatten lauern, bereit, ahnungslose Entwickler anzugreifen. Indem wir Tools wie CPsmell zur Erkennung dieser Gerüche und ihrem Verständnis schaffen, können wir dazu beitragen, unseren Code sauber und wartbar zu halten und letztlich das Leben der Entwickler ein bisschen einfacher zu machen. In dem grossen Coding-Abenteuer ist das Bewusstsein für Design-Gerüche wie eine verlässliche Karte in unbekanntem Terrain-es ist der Schlüssel zu einer reibungslosen Fahrt!