公开(公告)号：CN116594879A

公开(公告)日：2023-08-15

申请号：CN202310537145.4

申请日：2023-05-13

Applicant: 复旦大学

Inventor： 陈碧欢 ,  曹峻铭 ,  潘佳卉 ,  彭鑫 ,  赵文耘

IPC: G06F11/36 ,  G06F8/41 ,  G06N3/044 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于软件工程技术领域，具体为基于静态分析的TensorFlow深度学习代码性能问题检测方法。本发明方法包括：针对TensorFlow深度学习项目，应用静态检测技术检测并定位Python项目文件中导致性能损失的问题代码，检测5种性能问题，即用相同参数多次调用计算图节点的API导致相同节点被重复创建；batch和map方法调用次序错误导致的map方法调用增加；调用map和interleave方法时未设置num_parallel_calls参数导致函数并行功能禁用；循环定义tf.function装饰函数导致相同计算图重复构建；向tf.function装饰函数传递数值变化的Python类型参数导致计算图重复构建。本发明可以帮助开发人员快速高效地检测部分性能问题，提升深度学习系统性能。

公开(公告)号：CN118939261A

公开(公告)日：2024-11-12

申请号：CN202410968286.6

申请日：2024-07-18

Applicant: 复旦大学

Inventor： 陈碧欢 ,  潘佳卉 ,  彭鑫 ,  赵文耘

IPC: G06F8/38 ,  G06F8/36 ,  G06F11/36 ,  G06F8/71

Abstract: 本发明属于智能软件开发领域，具体为基于大模型的交互式智能软件应用构造工具，实现从需求理解到软件应用构造的全流程自动化和智能化。本发明方法包括：智能软件资源库；任务需求理解模块；任务流程规划模块；服务检索与选择模块；胶合代码生成与测试模块；流程调试模块以及人机协作与持续学习机制。本发明的工具旨在通过智能化的方法提高软件开发的效率和质量,显著减少软件开发的时间和成本，同时提高软件的可靠性和可维护性。