基于Torch的神经网络压缩测试手册

"测试说明书v1.21" 这份测试说明书v1.21详细描述了针对基于Torch平台的神经网络压缩研究与应用的测试流程和策略。文档由北京航空航天大学于2017年6月编制，旨在为软件工程实验课程提供一个全面的测试框架，确保软件的基本功能、扩展功能以及非功能需求得到满足。 1. 引言部分明确了文档的编写目的，即为测试人员提供测试计划、需求分析和测试用例设计的指导。过程分析部分指出，测试将根据先前编写的《基于Torch平台的神经网络压缩研究与应用需求规格说明书》进行，涵盖功能、非功能和扩展需求的测试。 2. 测试计划包含目标、测试工具及相关部件的介绍。测试工具主要包括Lua和C语言，这两种语言是Torch平台的基础。测试数据和测试策略的描述为后续的测试活动提供了方向，而测试通过准则定义了软件成功通过测试的标准。 3. 安装测试部分提供了测试的概述和具体的测试用例，用于验证软件的安装过程是否顺利，确保用户能够正确安装并启动程序。 4. 功能测试涵盖了软件的主要操作，如导入工具包、文件数据读取、搭建多层感知机(MLP)神经网络和卷积神经网络(CNN)，以及训练和测试模型的过程。这部分详细阐述了每一步的操作步骤和预期结果，以确保软件的核心功能正常运行。 5. 扩展功能测试专注于神经网络的压缩，包括MLP网络和CNN网络的压缩测试，以评估软件在模型压缩方面的性能。 6. 非功能测试包括高效性、用户友好性、可修改性和鲁棒性的测试。高效性测试关注软件运行速度和资源消耗；用户友好性测试确保界面易于理解和操作；可修改性测试检查软件是否方便进行定制和更新；鲁棒性测试则验证软件在异常输入或错误情况下的稳定性和恢复能力。 7. 文档最后是测试方案的自我评价，可能包含了对测试过程的反思和改进意见，以提升测试质量和效率。 这份测试说明书为整个测试活动提供了全面的指导，确保了软件在发布前经过了严谨的验证，提高了产品质量和用户满意度。