我們在進行普通軟件測試的時候，第一步是要進行冒煙測試，那么在測試人工智能軟件的時候第一步是要做什么呢?其實同樣是要做冒煙測試，本文就通過兩步給大家介紹怎樣做人工智能軟件的冒煙測試。

一、了解冒煙測試的作用

目標

掌握冒煙測試在軟件測試中的作用

步驟

1.開發提測軟件版本

2.測試根據冒煙測試用例對軟件進行冒煙測試

3.冒煙測試沒通過不進行系統測試，讓研發重新提測

4.冒煙測試通過后按照功能進行正常的版本回歸測試

5.測試沒有bug后軟件上線

冒煙測試作用：

1.冒煙測試可以避免無用的測試，重大流程走不通繼續測試沒意義

2.冒煙測試在第一時間確保了核心流程是否有問題，提高了測試的效率

二、進行AI軟件的冒煙測試

目標

掌握AI軟件測試的方法和關鍵代碼

步驟

1.獲取測試數據

sample=pd.read_csv("train_data.csv")

2.獲取研發給的標準化后的模型

scaler_root_path = "../scaler/"

scaler_path = scaler_root_path + sorted(os.listdir(scaler_root_path))[-1]

scaler = joblib.load(scaler_path)

3.對測試數據實現同樣的標準化

sca_fea = scaler.transform(sample.iloc[:,0:len(sample.columns)-1])

4.獲取研發給的待測系統的模型

model_root_path = "../gbdt_model/"

model_path = model_root_path + sorted(os.listdir(model_root_path))[-1]

model = joblib.load(model_path)

5.模型預測

score = model.predict(sca_fea)

6.得出冒煙測試的auc值

auc=roc_auc_score(sample.iloc[:,-1],score)

7.打印并評估冒煙測試指標

print("冒煙測試的auc值為"+str(auc))

總結

冒煙測試可以提高測試效率，其在人工智能軟件測試中能起到同樣的作用，不同的是人工智能軟件的冒煙測試需要通過對研發提交的模型通過寫代碼的方式來進行，一般冒煙測試的指標就是實現模型算法的評測指標比如說：準確率，如果這個準確率大于研發的提測要求，就算冒煙測試通過，否則冒煙測試沒通過。

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