Capire i cloni di codice nei framework di deep learning

I framework di Deep Learning (DL) sono fondamentali per sviluppare applicazioni di intelligenza artificiale. Il loro rapido sviluppo mette in evidenza l'importanza di mantenere alta la qualità del software. Proprio come qualsiasi software, anche questi framework possono avere problemi, incluso il Codice Clone. I codici clone sono pezzi di codice che sono identici o molto simili all'interno di un progetto o tra progetti diversi. Anche se il cloning del codice può rendere la programmazione più facile, può anche portare a problemi come difficoltà nella Manutenzione e maggiori possibilità di bug.

#L'importanza di studiare i codici clone

Studiare i codici clone nei framework di DL è cruciale perché svolgono un ruolo significativo nella qualità e manutenibilità del software. I codici clone possono influenzare quanto sia facile leggere il codice, trovare bug e fare aggiornamenti. Le ricerche precedenti si sono concentrate principalmente sui codici clone nelle applicazioni di DL ma non hanno esplorato a fondo i clone nei framework stessi. Questo crea la necessità di colmare le lacune su come si sviluppano e influenzano i framework di DL nel tempo.

#Obiettivi della ricerca

Questo studio ha l'obiettivo di esplorare tre domande principali:

1. Quali tendenze a lungo termine si possono vedere nell'evoluzione dei codici clone all'interno dei framework di DL?
2. Quali schemi esistono nello sviluppo dei codici clone all'interno delle versioni e come questi schemi impattano le tendenze a lungo termine?
3. Come appaiono e cambiano i codici clone attraverso diversi framework di DL?

Per rispondere a queste domande, abbiamo analizzato nove popolari framework di DL: TensorFlow, Paddle, PyTorch, Aesara, Ray, MXNet, Keras, Jax e BentoML.

#Tendenze a lungo termine nei codici clone

La nostra analisi ha identificato quattro tendenze distinte a lungo termine riguardo ai codici clone nei framework:

• Serpentina: Questi clone fluttuano nel tempo, con periodi di aumento e diminuzione.
• Crescita e caduta: I clone tendono ad aumentare sporadicamente ma, alla fine, mostrano una tendenza al ribasso nel lungo periodo.
• Decrescente: I clone diminuiscono costantemente nel tempo.
• Stabile: I clone rimangono per lo più invariati attraverso diverse versioni.

Ogni tendenza ha caratteristiche uniche e condivide alcune caratteristiche comuni. Ad esempio, gli sforzi di correzione del codice avvengono frequentemente in tutte le tendenze, ma sono particolarmente pronunciati nella tendenza Serpentina.

#Schemi all'interno delle versioni dei codici clone

Abbiamo anche esaminato come si comportano i codici clone all'interno delle singole versioni dei framework. Qui, abbiamo identificato tre schemi:

• Ascendente: La dimensione dei codici clone cresce durante la versione.
• Discendente: La dimensione dei codici clone diminuisce durante la versione.
• Stabile: La dimensione dei codici clone rimane costante.

Questi schemi a breve termine possono influenzare significativamente la crescita o il declino a lungo termine dei codici clone. Ad esempio, uno schema ascendente in cui meno Sviluppatori lavorano su codice clonato potrebbe portare a dimensioni di codice clonato più grandi.

#Codici clone tra i framework

Un altro risultato notevole della nostra ricerca è stata l'esistenza di codici clone che si estendono su diversi framework di DL. Questi clone possono ricadere in due categorie:

• Codici clone funzionali: Questi sono segmenti di codice che applicano funzionalità simili tra i framework.
• Codici clone di adattamento architettonico: Questi coinvolgono l'adozione di interi moduli da un framework all'altro.

Ad esempio, l'integrazione di Keras in TensorFlow illustra le adattazioni architettoniche, mentre i clone funzionali si concentrano spesso su approcci simili utilizzati in diversi framework.

#Implicazioni per sviluppatori e ricercatori

I risultati di questo studio possono contribuire significativamente sia ai professionisti che ai ricercatori. Ecco alcuni punti chiave:

#Promuovere la collaborazione

Una delle intuizioni interessanti dai risultati è che meno sviluppatori che gestiscono codici clone portano a una migliore manutenzione. Questo sottolinea la necessità di incoraggiare la collaborazione all'interno dei team di sviluppo affinché più persone possano contribuire a mantenere efficacemente i codici clone.

#Semplificare la complessità del codice

Lo studio indica anche che meno complessità nelle classi astratte può portare a meno codici clone. Gli sviluppatori sono incoraggiati a concentrarsi nel rendere le strutture delle classi più semplici e chiare, il che potrebbe ridurre la necessità di cloning.

#Ottimizzare la manutenzione del codice

I codici clone stabili spesso derivano da buone pratiche di manutenzione, come l'uso di meno dichiarazioni e strutture modulari. Questo suggerisce che gli sviluppatori dovrebbero puntare a un codice più breve, chiaro e modulare.

#Affrontare la qualità nei codici clone

La ricerca ha mostrato che i clone più complessi, etichettati come "clone spessi", tendono a contenere più bug. Questo significa che è necessaria maggiore attenzione riguardo ai test e alla correzione dei bug in queste aree di codice.

#Standardizzare le pratiche

Con i codici clone che appaiono attraverso diversi framework, nasce un potenziale per sviluppare pratiche standardizzate. Questo può facilitare la collaborazione tra framework e aiutare con il riutilizzo del codice.

#Conclusione

In sintesi, i codici clone sono un aspetto cruciale dei framework di DL che possono influenzare significativamente la loro qualità e manutenibilità. Identificando varie tendenze e schemi nell'evoluzione dei codici clone, questo studio contribuisce in modo significativo alla comprensione e gestione dei codici clone nel contesto dello sviluppo software moderno. Una gestione efficace dei codici clone ha il potenziale di migliorare la sostenibilità dei framework di DL e migliorare la qualità complessiva del software.

I lavori futuri si concentreranno sull'espansione di questa ricerca per includere framework sviluppati in altri linguaggi di programmazione, fornendo una prospettiva più ampia sul cloning del codice nei sistemi di DL.