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Detectar olores de diseño en marcos de aprendizaje profundo

Una herramienta para detectar problemas de diseño en código de deep learning en Python y C/C++.

Zengyang Li, Xiaoyong Zhang, Wenshuo Wang, Peng Liang, Ran Mo, Jie Tan, Hui Liu

― 7 minilectura


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Tabla de contenidos

En el mundo de la tecnología, los frameworks de deep learning son como los superhéroes de la inteligencia artificial. Ayudan a investigadores e ingenieros a crear sistemas inteligentes que pueden aprender de los datos. Estos frameworks suelen usar una mezcla de lenguajes de programación, especialmente Python y C/C++, para combinar facilidad de uso con velocidad y potencia. Sin embargo, esta fusión no siempre es un camino de rosas.

A veces, surgen problemas de programación, conocidos como "design smells". Imagina un design smell como ese sándwich raro que quedó en la parte de atrás de tu nevera. Sabes que no va a ser de mucha ayuda y probablemente está empeorando las cosas. De manera similar, los design smells pueden complicar el código, haciéndolo más difícil de leer y mantener.

¿Qué Son los Design Smells?

Los design smells son malos hábitos que se cuelan en la programación. No son errores directos pero pueden llevar a problemas con el tiempo. Piensa en ellos como señales de advertencia que indican que un trozo de código podría estar en problemas. Algunos ejemplos comunes incluyen:

  • Code Smells: Problemas a nivel de código, como código redundante o funciones demasiado complejas.
  • Anti-Patterns: Fallos de diseño más grandes, como decisiones de arquitectura pobres que pueden confundir a cualquiera que intente trabajar con el código después.

En el contexto de los frameworks de deep learning, estos design smells pueden obstaculizar su rendimiento y mantenibilidad.

El Problema

Con muchos frameworks de deep learning usando tanto Python como C/C++, identificar y corregir design smells es crucial. Sin embargo, no es fácil. Las herramientas tradicionales que buscan design smells suelen concentrarse en un solo lenguaje, lo que las hace inadecuadas para configuraciones de múltiples lenguajes. ¡Es como intentar usar un tenedor para comer sopa, no muy efectivo!

El Objetivo

Este trabajo busca abordar el problema detectando automáticamente los design smells que surgen específicamente de usar diferentes lenguajes de programación juntos en frameworks de deep learning. Al crear una herramienta para identificar estos smells, esperamos simplificar el mantenimiento y mejora de tales frameworks.

Cómo Funciona

La Herramienta

La solución para encontrar estos design smells fue una herramienta llamada CPsmell. Su trabajo principal es escanear automáticamente el código de los frameworks de deep learning que usan tanto Python como C/C++. La herramienta se basa en un conjunto de reglas para identificar varios tipos específicos de design smells.

Tipos de Design Smells Detectados

Aquí hay algunos de los design smells que CPsmell está buscando:

  1. Unused Native Entity (UNE): Esto sucede cuando un trozo de código escrito en C/C++ no es usado por la parte de Python del framework. Es como una caminadora que solo se queda ahí acumulando polvo.

  2. Long Lambda Function for Inter-language Binding (LLF): Las funciones lambda se supone que son rápidas y fáciles. Sin embargo, cuando se hacen demasiado largas, se vuelven engorrosas y complicadas, como un compañero que sigue hablando sobre su iguana mascota.

  3. Lack of Rigorous Error Check (LREC): Este design smell ocurre cuando el código no está revisando los errores adecuadamente, lo que puede llevar a problemas inesperados más adelante. Es como conducir sin mirar tus espejos.

  4. Lack of Static Declaration (LSD): No declarar funciones como estáticas puede llevar a conflictos de nombres, especialmente a medida que la base de código crece. Es como intentar usar el mismo nombre para dos mascotas diferentes, ¡confuso!

  5. Not Using Relative Path (NURP): Esto sucede cuando el código intenta cargar archivos sin especificar su ruta, llevando a confusión sobre dónde encontrarlos. Es parecido a ir a un restaurante sin saber su dirección.

  6. Large Inter-language Binding Class (LILBC): Si una clase enlaza demasiadas funciones de C/C++, puede volverse inmanejable y difícil de mantener. Es como meter todas tus pertenencias en una sola maleta, ¡buena suerte desempacando eso!

  7. Excessive Inter-Language Communication (EILC): Esto sucede cuando un archivo de Python hace demasiadas llamadas al código C/C++, creando un acoplamiento fuerte. Es como un amigo que no puede dejar de enviarte mensajes cada minuto, ¡a veces, es demasiado!

Validación de la Herramienta

Antes de liberar CPsmell al mundo, era esencial validarlo. El equipo ejecutó CPsmell en varios frameworks de deep learning populares y comparó sus hallazgos con opiniones de expertos sobre si los design smells estaban presentes. Los resultados mostraron una tasa de precisión impresionante, lo que significa que CPsmell podía identificar efectivamente varios design smells.

Los Hallazgos

Después de ejecutar la herramienta en cinco frameworks de deep learning bien conocidos, surgieron varias tendencias interesantes:

Distribución de Design Smells

Resultó que algunos design smells eran más comunes que otros:

  • LLF y UNE fueron los más detectados, apareciendo más del 25% del tiempo en varios frameworks.
  • Ciertos design smells, como LSD, eran más prevalentes en frameworks específicos. Por ejemplo, PyTorch tenía una alta tasa de instancias de LSD. Esto indica que los desarrolladores deben estar particularmente atentos a estos smells en ciertos proyectos.

Soluciones a lo Largo del Tiempo

El análisis también examinó cuántos design smells se solucionaron con el tiempo:

  • Algunos smells, como EILC, vieron tasas más altas de correcciones. Los hallazgos sugerían que a medida que los frameworks evolucionaban, los desarrolladores se volvían más conscientes de estos problemas y tomaban medidas para corregirlos.
  • Otros smells, como LREC y NURP, permanecieron sin resolver, indicando la necesidad de que los desarrolladores presten más atención a estas áreas.

Evolución de los Design Smells

La investigación reveló que el número de design smells en general estaba en aumento. A medida que los frameworks agregaban nuevas funciones y características, la complejidad aumentaba, facilitando la entrada de nuevos design smells.

El análisis mostró que:

  • Mientras que algunos smells se resolvieron, se introdujeron muchas nuevas instancias, indicando que la mantenibilidad sigue siendo un problema clave.

Implicaciones Prácticas

Para Desarrolladores

  • Mantente Alerta: Los desarrolladores deben tener cuidado con los design smells, especialmente aquellos que tienden a aparecer frecuentemente en su framework particular.
  • Limpia el Código No Usado: Revisa y elimina regularmente el código no usado para evitar acumulaciones y complejidades.
  • Verifica Tus Rutas: Sé diligente al definir rutas claramente cuando cargues recursos para evitar dolores de cabeza más adelante.

Para Investigaciones Futuras

Los hallazgos subrayan la importancia de más estudios sobre design smells, especialmente en contextos de múltiples lenguajes. A medida que la programación continúa evolucionando, entender cómo interactúan diferentes lenguajes será crucial.

Los investigadores también podrían considerar desarrollar más herramientas para cubrir una gama más amplia de lenguajes y frameworks, ampliando la lucha contra los design smells.

Conclusión

En un mundo donde los frameworks de deep learning son cada vez más importantes, asegurar su calidad es vital. Los design smells son como gremlins acechando en las sombras, listos para atacar a los desarrolladores desprevenidos. Al crear herramientas como CPsmell para detectar estos smells y entender sus implicaciones, podemos ayudar a mantener nuestro código limpio, mantenible y, en última instancia, hacer la vida de los desarrolladores un poco más fácil. En la gran aventura de programar, estar al tanto de los design smells es como tener un mapa confiable en territorio desconocido, ¡es la clave para navegar sin problemas!

Fuente original

Título: Automated Detection of Inter-Language Design Smells in Multi-Language Deep Learning Frameworks

Resumen: Nowadays, most DL frameworks (DLFs) use multilingual programming of Python and C/C++, facilitating the flexibility and performance of the DLF. However, inappropriate interlanguage interaction may introduce design smells involving multiple programming languages (PLs), i.e., Inter-Language Design Smells (ILDS). Despite the negative impact of ILDS on multi-language DLFs, there is a lack of an automated approach for detecting ILDS in multi-language DLFs and a comprehensive understanding on ILDS in such DLFs. This work automatically detects ILDS in multi-language DLFs written in the combination of Python and C/C++, and to obtain a understanding on such ILDS in DLFs. We first developed an approach to automatically detecting ILDS in the multi-language DLFs written in the combination of Python and C/C++, including a number of ILDS and their detection rules defined based on inter-language communication mechanisms and code analysis. We then developed the CPSMELL tool that implements detection rules for automatically detecting such ILDS, and manually validated the accuracy of the tool. Finally, we performed a study to evaluate the ILDS in multi-language DLFs. We proposed seven ILDS and achieved an accuracy of 98.17% in the manual validation of CPSMELL in 5 popular multi-language DLFs. The study results revealed that among the 5 DLFs, TensorFlow, PyTorch, and PaddlePaddle exhibit relatively high prevalence of ILDS; each smelly file contains around 5 ILDS instances on average, with ILDS Long Lambda Function For Inter-language Binding and Unused Native Entity being relatively prominent; throughout the evolution process of the 5 DLFs, some ILDS were resolved to a certain extent, but the overall count of ILDS instances shows an upward trend. The automated detection of the proposed ILDS achieved a high accuracy, and the study provides a comprehensive understanding on ILDS in the multi-language DLFs.

Autores: Zengyang Li, Xiaoyong Zhang, Wenshuo Wang, Peng Liang, Ran Mo, Jie Tan, Hui Liu

Última actualización: Dec 16, 2024

Idioma: English

Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2412.11869

Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.11869

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

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