1.常用的自动化测试工具有哪些
2.华为Atlas 200DK环境搭建&推理测试
3.海思芯片AI模型转换环境配置(MindStudio+ATC)
4.为ä»ä¹urlä¼åºç°[ljava.lang.String;@16a33b3ç代ç
常用的自动化测试工具有哪些
1、Appium
AppUI自动化测试
Appium 是一个移动端自动化测试 开源工具,支持iOS 和Android 平台,支持Python、Java 等语言,即同一套Java 或Python 脚本可以同时运行在iOS 和Android平台,rift源码Appium 是一个C/S 架构,核心是一个 Web 服务器,它提供了一套 REST 的接口。当收到客户端的连接后,就会监听到命令,然后在移动设备上执行这些命令,最后将执行结果放在 HTTP 响应中返还给客户端。
2、Selenium
WebUI自动化测试
Selenium是一个用于Web应用程序测试的工具,Selenium已经成为Web自动化测试工程师的首选。Selenium测试直接运行在浏览器中,系统登录源码下载就像真正的用户在操作一样。支持的浏览器包括IE(7、8、9)、Mozilla Firefox、Mozilla Suite等。这个工具的主要功能包括:测试与浏览器的兼容性——测试你的应用程序看是否能够很好得工作在不同浏览器和操作系统之上。测试系统功能——创建回归测试检验软件功能和用户需求。支持自动录制动作和自动生成 .Net、Java、Perl等不同语言的测试脚本。Selenium 是ThoughtWorks专门为Web应用程序编写的一个验收测试工具。其升级版本为Webdriver。
3、Postman
接口测试
Postman 提供功能强大的 Web API 和 HTTP 请求的调试,它能够发送任何类型的柱体选股源码HTTP 请求 (GET, POST, PUT, DELETE…),并且能附带任何数量的参数和 Headers。不仅如此,它还提供测试数据和环境配置数据的导入导出,付费的 Post Cloud 用户还能够创建自己的 Team Library 用来团队协作式的测试,并能够将自己的测试收藏夹和用例数据分享给团队。
4.Robot Framework
Robot Framework是一个开源自动化框架,它实现了用于验收测试和验收测试驱动开发(ATDD)的关键字驱动方法。 Robot Framework为不同的测试自动化需求提供框架。 但是,通过使用Python和Java实现其他测试库,可以进一步扩展其测试功能。 Selenium WebDriver是Robot Framework中常用的外部库。
测试工程师可以利用Robot Framework作为自动化框架,不仅可以进行Web测试,还可以用于Android和iOS测试自动化。 对于熟悉关键字驱动测试的开源自瞄源码测试人员,可以轻松学习Robot Framework。
5、Soapui
接口测试
SoapUI提供了所有所需的工具来测试和完善的测试。总览标签给你一个项目的所有内容和全面的看法。只需一次点击,您可以添加任何数量的断言为验证传入的消息TestStep。使用功能强大的HTTP监视器记录,分析甚至修改客户机 - 服务器通信,因为它发生。和SoapUI临带来了更专业和先进的功能,保持遥遥领先其他测试工具。轻松创建和运行数据驱动测试。该数据源TestStep读取测试数据从任何外部来源 - Excel中,XML,JDBC,文件,乐尚商城源码等等 - 到标准SoapUI属性。
针对上面的自动化测试工具,每一个都有自己优势的功能,随着计算机行业的发展,自动化测试工具会越来越多,越来越完善。
华为Atlas DK环境搭建&推理测试
引子
华为Atlas DK,一款边端推理芯片,本文将带你了解如何搭建其开发环境并进行推理测试。
一、环境搭建
1.1 物理硬件准备
需要一台x架构的Linux PC机、USB连接线、网线、内存不低于GB的SD卡与SD卡读卡器。
1.2 软件准备
需从网络自行下载1.0.版本的固件驱动,官网提供的最低驱动版本为1.0.,但该版本不兼容设备。
1.3 刻录开发板系统
将SD卡插入读卡器,安装相关软件包,创建制卡工作目录,上传操作系统与驱动包,使用脚本制卡。
1.4 网络配置
安装USB网卡驱动,配置USB与NIC网卡IP,通过SSH登录设备并调整网络设置。
1.5 安装CANN
确保CANN版本与固件驱动版本一致,从网络下载对应的CANN版本,卸载不符合版本的Python,安装CANN。
二、项目演示:基于Resnet的分类应用
获取源码包并安装依赖,如opencv与numpy。进行样例输入准备与模型转换。使用ATC进行模型转换。
设置环境变量,执行运行脚本。展示样例结果,包括置信度TOP5的类别标识、置信度信息和对应类别信息。
海思芯片AI模型转换环境配置(MindStudio+ATC)
在配置海思芯片AI模型转换环境时,直接在服务器上安装配置可能引发冲突,因此推荐在Docker环境中部署转换工具,以确保良好的隔离性,避免不同开发环境间的相互影响。以下是在Ubuntu容器中部署海思芯片模型转换相关工具的步骤:
首先,拉取Ubuntu .的Docker镜像,检查当前已有的镜像。
然后,创建一个容器并运行,该容器将提供可视化界面,便于操作。
部署CANN环境,为后续使用海思芯片做好硬件准备。
安装MindStudio,这是一个用于AI模型开发和调试的集成开发环境。
接下来,安装模型压缩量化工具(如caffe),用于优化模型大小与性能。
部署caffe框架,确保与MindStudio的兼容性。
安装Caffe源代码增强包,扩展caffe的功能与性能。
执行量化操作,通过caffe优化模型的精度与运行效率。
模型转换采用图形开发方式与命令行开发方式,灵活适应不同需求。
完成模型转换后,进行板端程序编译,确保模型可在海思芯片上正确运行。
同步推理过程,验证模型转换效果。
如果需要,安装模型压缩量化工具(如pytorch),并执行量化操作,以进一步优化模型。
参考《模型压缩工具使用指南(PyTorch).pdf》中第3章内容,深入了解PyTorch量化操作。
配置aiitop sample打包环境,为模型部署做准备(可选)。
容器中配置SSH连接,实现远程访问与管理(可选)。
容器导出镜像,方便在不同环境中复用(可选)。
遇到问题时,查阅FAQ寻求解决方案。
本文使用Zhihu On VSCode完成撰写与发布。
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}
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