TensorFlow Probability单元测试最佳实践指南

TensorFlow Probability单元测试最佳实践指南

probability 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/probabil/probability

前言

在开发TensorFlow Probability（TFP）这样的概率计算库时，完善的单元测试体系是保证代码质量的关键。本文将深入解析TFP项目中推荐的单元测试实践方法，帮助开发者编写更健壮、高效的测试代码。

测试框架选择

使用test_util.main而非标准测试入口

在TFP项目中，推荐使用专门的test_util.main()作为测试入口，而非标准的tf.test.main()或absltest.main()。这是因为：

from tensorflow_probability.python.internal import test_util

if __name__ == '__main__':
  test_util.main()

优势在于：

1. 自动执行TFP所需的额外初始化设置
2. 支持通过--test_regex标志进行正则表达式过滤，方便选择性运行测试用例

形状测试的最佳实践

静态与动态形状的统一测试方案

TFP代码通常需要处理两种形状路径：图构建时的静态形状和执行时的动态形状。以下是推荐的测试模式：

import tensorflow as tf
tfe = tf.contrib.eager

class _DistributionTest(tf.test.TestCase):
  @tfe.run_test_in_graph_and_eager_modes
  def testSomething(self):
    input_ = ...  # 使用self.dtype
    input_ph = tf.placeholder_with_default(
        input=input_,
        shape=input_.shape if self.use_static_shape else None)
    [...]
    [...] = self.evaluate([...])
    ...

class DistributionTest_StaticShape(_DistributionTest):
  dtype = np.float32
  use_static_shape = True

class DistributionTest_DynamicShape(_DistributionTest):
  dtype = np.float32
  use_static_shape = False

del _DistributionTest  # 避免运行基类测试

关键点：

1. 使用tf.placeholder_with_default而非tf.placeholder，便于调试
2. 通过基类参数化控制静态/动态形状行为
3. 删除基类避免重复测试

测试代码重构技巧

当需要处理多个输入张量时，可以提取公共方法减少重复代码：

def _build_tensor(self, ndarray, dtype=None):
    ndarray = np.asarray(ndarray).astype(
        dtype if dtype is not None else self.dtype)
    return tf.placeholder_with_default(
        input=ndarray, shape=ndarray.shape if self.use_static_shape else None)

异常测试处理

静态和动态形状下异常抛出时机不同，需要特殊处理：

class DistributionTest_StaticShape(_DistributionTest):
  def assertRaisesError(self, msg):
    return self.assertRaisesRegex(Exception, msg)

class DistributionTest_DynamicShape(_DistributionTest):
  def assertRaisesError(self, msg):
    if tf.executing_eagerly():
      return self.assertRaisesRegex(Exception, msg)
    return self.assertRaisesOpError(msg)

特定分布类型的测试辅助工具

向量分布测试助手

TFP提供了VectorDistributionTestHelpers类专门用于测试向量事件分布，封装了常见的验证逻辑。

离散标量分布测试助手

对于整数或布尔型标量分布，使用DiscreteScalarDistributionTestHelpers可以简化测试代码。

笔记本测试优化策略

测试包含昂贵计算（如多次推理步骤）的笔记本时，推荐使用模板参数来缩短测试时间：

1. 在笔记本中使用模板参数控制计算量：

num_steps = 1000  # @param { isTemplate: true}
num_steps = int(num_steps)

2. 在构建规则中覆盖参数值：

template_params = ["num_steps=2"],  # 大幅减少优化步骤

注意事项：

• 模板参数始终以字符串形式传递，需要手动类型转换
• 实际笔记本中保留原始值，测试时使用简化值

结语

通过采用这些测试最佳实践，开发者可以：

1. 确保代码在各种形状场景下都能正确工作
2. 提高测试代码的可维护性
3. 优化测试执行效率
4. 全面覆盖各种边界条件

这些方法已在TFP项目中被验证有效，值得在开发概率计算相关功能时采用。

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