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公開番号2024147888
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-10-17
出願番号2023060601
出願日2023-04-04
発明の名称情報処理プログラム、情報処理方法、および情報処理装置
出願人富士通株式会社
代理人個人
主分類G06F 8/75 20180101AFI20241009BHJP(計算;計数)
要約【課題】機械学習ソフトウェアのコードを適切に切り分けること。
【解決手段】情報処理装置100は、機械学習ソフトウェアのコード110に対して後方解析処理を実施することにより、学習フェーズを表すコード111を特定する。情報処理装置100は、学習フェーズを表すコード111のうち、処理負荷が高いと判断される処理内容を含む、学習処理を表す第1コード121を特定する。情報処理装置100は、機械学習ソフトウェアのコード110に対して前方解析処理を実施することにより、推論フェーズを表すコード112を特定する。情報処理装置100は、推論フェーズを表すコード112のうち、第1コード121と少なくとも一部の処理内容が共通する、推論処理を表す第4コード124を特定する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
機械学習モデルを学習する学習フェーズと、前記機械学習モデルを利用する推論フェーズとを規定した機械学習ソフトウェアのコードを取得し、
前記学習フェーズに対する出力サンプルに基づいて、取得した前記機械学習ソフトウェアのコードに対して後方解析処理を実施することにより、取得した前記機械学習ソフトウェアのコードのうち、前記学習フェーズを表すコードを特定し、
特定した前記学習フェーズを表すコードのうち、処理負荷が高いと判断される処理内容を含む、前記学習フェーズ内の学習処理を表す第１コードを特定し、
特定した前記学習フェーズを表すコードのうち、特定した前記第１コードより前に存在する、前記学習フェーズ内の前処理を表す第２コードを特定し、
特定した前記学習フェーズを表すコードのうち、特定した前記第１コードより後に存在する、前記学習フェーズ内の後処理を表す第３コードを特定し、
前記推論フェーズに対する入力サンプルに基づいて、取得した前記機械学習ソフトウェアのコードに対して前方解析処理を実施することにより、取得した前記機械学習ソフトウェアのコードのうち、前記推論フェーズを表すコードを特定し、
特定した前記推論フェーズを表すコードのうち、特定した前記第１コードと少なくとも一部の処理内容が共通する、前記推論フェーズ内の推論処理を表す第４コードを特定し、
特定した前記推論フェーズを表すコードのうち、特定した前記第４コードより前に存在する、前記推論フェーズ内の前処理を表す第５コードを特定し、
特定した前記推論フェーズを表すコードのうち、特定した前記第４コードより後に存在する、前記推論フェーズ内の後処理を表す第６コードを特定し、
取得した前記機械学習ソフトウェアのコードにおける、特定した前記第１コードと、特定した前記第２コードと、特定した前記第３コードと、特定した前記第４コードと、特定した前記第５コードと、特定した前記第６コードとを判別可能にする情報を出力する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
続きを表示（約 2,100 文字）【請求項２】
前記第１コードを特定する処理は、
プロファイラを利用して、特定した前記学習フェーズを表すコードのうち、最も処理負荷が高くなる命令文を特定し、特定した前記学習フェーズを表すコードのうち、特定した前記命令文を含むループ箇所または関数を、前記第１コードに特定する、ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理プログラム。
【請求項３】
前記第４コードを特定する処理は、
特定した前記第１コードのいずれかの命令文と同一の機械学習モデルを呼び出す、特定した前記推論フェーズを表すコードのいずれかの命令文を、前記第４コードに特定する、ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理プログラム。
【請求項４】
機械学習モデルを学習する学習フェーズと、前記機械学習モデルを利用する推論フェーズとを規定した機械学習ソフトウェアのコードを取得し、
前記学習フェーズに対する出力サンプルに基づいて、取得した前記機械学習ソフトウェアのコードに対して後方解析処理を実施することにより、取得した前記機械学習ソフトウェアのコードのうち、前記学習フェーズを表すコードを特定し、
特定した前記学習フェーズを表すコードのうち、処理負荷が高いと判断される処理内容を含む、前記学習フェーズ内の学習処理を表す第１コードを特定し、
特定した前記学習フェーズを表すコードのうち、特定した前記第１コードより前に存在する、前記学習フェーズ内の前処理を表す第２コードを特定し、
特定した前記学習フェーズを表すコードのうち、特定した前記第１コードより後に存在する、前記学習フェーズ内の後処理を表す第３コードを特定し、
前記推論フェーズに対する入力サンプルに基づいて、取得した前記機械学習ソフトウェアのコードに対して前方解析処理を実施することにより、取得した前記機械学習ソフトウェアのコードのうち、前記推論フェーズを表すコードを特定し、
特定した前記推論フェーズを表すコードのうち、特定した前記第１コードと少なくとも一部の処理内容が共通する、前記推論フェーズ内の推論処理を表す第４コードを特定し、
特定した前記推論フェーズを表すコードのうち、特定した前記第４コードより前に存在する、前記推論フェーズ内の前処理を表す第５コードを特定し、
特定した前記推論フェーズを表すコードのうち、特定した前記第４コードより後に存在する、前記推論フェーズ内の後処理を表す第６コードを特定し、
取得した前記機械学習ソフトウェアのコードにおける、特定した前記第１コードと、特定した前記第２コードと、特定した前記第３コードと、特定した前記第４コードと、特定した前記第５コードと、特定した前記第６コードとを判別可能にする情報を出力する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする情報処理方法。
【請求項５】
機械学習モデルを学習する学習フェーズと、前記機械学習モデルを利用する推論フェーズとを規定した機械学習ソフトウェアのコードを取得し、
前記学習フェーズに対する出力サンプルに基づいて、取得した前記機械学習ソフトウェアのコードに対して後方解析処理を実施することにより、取得した前記機械学習ソフトウェアのコードのうち、前記学習フェーズを表すコードを特定し、
特定した前記学習フェーズを表すコードのうち、処理負荷が高いと判断される処理内容を含む、前記学習フェーズ内の学習処理を表す第１コードを特定し、
特定した前記学習フェーズを表すコードのうち、特定した前記第１コードより前に存在する、前記学習フェーズ内の前処理を表す第２コードを特定し、
特定した前記学習フェーズを表すコードのうち、特定した前記第１コードより後に存在する、前記学習フェーズ内の後処理を表す第３コードを特定し、
前記推論フェーズに対する入力サンプルに基づいて、取得した前記機械学習ソフトウェアのコードに対して前方解析処理を実施することにより、取得した前記機械学習ソフトウェアのコードのうち、前記推論フェーズを表すコードを特定し、
特定した前記推論フェーズを表すコードのうち、特定した前記第１コードと少なくとも一部の処理内容が共通する、前記推論フェーズ内の推論処理を表す第４コードを特定し、
特定した前記推論フェーズを表すコードのうち、特定した前記第４コードより前に存在する、前記推論フェーズ内の前処理を表す第５コードを特定し、
特定した前記推論フェーズを表すコードのうち、特定した前記第４コードより後に存在する、前記推論フェーズ内の後処理を表す第６コードを特定し、
取得した前記機械学習ソフトウェアのコードにおける、特定した前記第１コードと、特定した前記第２コードと、特定した前記第３コードと、特定した前記第４コードと、特定した前記第５コードと、特定した前記第６コードとを判別可能にする情報を出力する、
制御部を有することを特徴とする情報処理装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理プログラム、情報処理方法、および情報処理装置に関する。
続きを表示（約 3,500 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、製品化前のＰｏＣ（ＰｒｏｏｆｏｆＣｏｎｃｅｐｔ）段階では、機械学習モデルを学習および利用する機械学習ソフトウェアのコードを、モノリシックな構造で開発することがある。具体的には、機械学習モデルを学習する学習フェーズを表すコードと、機械学習モデルを利用する推論フェーズを表すコードとを切り分けずに、機械学習ソフトウェアのコードを開発することがある。これに対し、製品化段階では、機械学習ソフトウェアのコードを、それぞれ異なる機能を表す部分コードごとに切り分けることが望まれる場合がある。
【０００３】
先行技術としては、例えば、検索クエリに基づき、既存の機械学習プロジェクトのセットを検索するものがある。また、例えば、コードメトリクスに基づいて計算したＬｏｎｇＭｅｔｈｏｄＳｃｏｒｅ基づいて、分割するプログラム要素を特定する技術がある。また、例えば、元のコードと新しいコードとに基づいて、構文変更耐性のあるコードを生成する技術がある。また、例えば、ソフトウェアをプロファイリングする技術がある。また、例えば、ソフトウェアのコードを分解する技術がある。また、例えば、プログラムスライシングと呼ばれる技術がある。また、例えば、プロフラム依存グラフを生成する技術がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０２２－０４２４９７号公報
特開２０１９－２１９８４８号公報
米国特許第０１１０４２３６９号明細書
米国特許出願公開第２０２１／０２００５１９号明細書
【非特許文献】
【０００５】
Ｋｒａｕｓｅ，Ａｌｅｘａｎｄｅｒ，ｅｔａｌ． “Ｍｉｃｒｏｓｅｒｖｉｃｅｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｖｉａｓｔａｔｉｃａｎｄｄｙｎａｍｉｃａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅｍｏｎｏｌｉｔｈ．” ２０２０ＩＥＥＥＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＳｏｆｔｗａｒｅＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅＣｏｍｐａｎｉｏｎ（ＩＣＳＡ－Ｃ）．ＩＥＥＥ，２０２０．
Ａｇｒａｗａｌ，Ｈｉｒａｌａｌ，ａｎｄＪｏｓｅｐｈＲ．Ｈｏｒｇａｎ． “Ｄｙｎａｍｉｃｐｒｏｇｒａｍｓｌｉｃｉｎｇ．” ＡＣＭＳＩＧＰｌａｎＮｏｔｉｃｅｓ２５．６（１９９０）：２４６－２５６．
ＴＩＰＦ． “Ａｓｕｒｖｅｙｏｆｐｒｏｇｒａｍｓｌｉｃｉｎｇｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ．”ＪｏｕｒｎａｌＰｒｏｇｒａｍｍｉｎｇＬａｎｇｕａｇｅｓ３：１２１－３：１８９，１９９５．
Ｆｅｒｒａｎｔｅ，Ｊｅａｎｎｅ，ＫａｒｌＪ．Ｏｔｔｅｎｓｔｅｉｎ，ａｎｄＪｏｅＤ．Ｗａｒｒｅｎ． “Ｔｈｅｐｒｏｇｒａｍｄｅｐｅｎｄｅｎｃｅｇｒａｐｈａｎｄｉｔｓｕｓｅｉｎｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ．” ＡＣＭＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＰｒｏｇｒａｍｍｉｎｇＬａｎｇｕａｇｅｓａｎｄＳｙｓｔｅｍｓ（ＴＯＰＬＡＳ）９．３（１９８７）：３１９－３４９．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、従来技術では、機械学習ソフトウェアのコードを、それぞれ異なる機能を表す部分コードごとに切り分けることが難しい。例えば、機械学習ソフトウェアのコードを、学習フェーズのうち、学習処理の前処理を表す部分コードと、学習処理を表す部分コードと、学習処理の後処理を表す部分コードとに切り分けることができない。
【０００７】
１つの側面では、本発明は、機械学習ソフトウェアのコードを適切に切り分けることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
１つの実施態様によれば、機械学習モデルを学習する学習フェーズと、前記機械学習モデルを利用する推論フェーズとを規定した機械学習ソフトウェアのコードを取得し、前記学習フェーズに対する出力サンプルに基づいて、取得した前記機械学習ソフトウェアのコードに対して後方解析処理を実施することにより、取得した前記機械学習ソフトウェアのコードのうち、前記学習フェーズを表すコードを特定し、特定した前記学習フェーズを表すコードのうち、処理負荷が高いと判断される処理内容を含む、前記学習フェーズ内の学習処理を表す第１コードを特定し、特定した前記学習フェーズを表すコードのうち、特定した前記第１コードより前に存在する、前記学習フェーズ内の前処理を表す第２コードを特定し、特定した前記学習フェーズを表すコードのうち、特定した前記第１コードより後に存在する、前記学習フェーズ内の後処理を表す第３コードを特定し、前記推論フェーズに対する入力サンプルに基づいて、取得した前記機械学習ソフトウェアのコードに対して前方解析処理を実施することにより、取得した前記機械学習ソフトウェアのコードのうち、前記推論フェーズを表すコードを特定し、特定した前記推論フェーズを表すコードのうち、特定した前記第１コードと少なくとも一部の処理内容が共通する、前記推論フェーズ内の推論処理を表す第４コードを特定し、特定した前記推論フェーズを表すコードのうち、特定した前記第４コードより前に存在する、前記推論フェーズ内の前処理を表す第５コードを特定し、特定した前記推論フェーズを表すコードのうち、特定した前記第４コードより後に存在する、前記推論フェーズ内の後処理を表す第６コードを特定し、取得した前記機械学習ソフトウェアのコードにおける、特定した前記第１コードと、特定した前記第２コードと、特定した前記第３コードと、特定した前記第４コードと、特定した前記第５コードと、特定した前記第６コードとを判別可能にする情報を出力する情報処理プログラム、情報処理方法、および情報処理装置が提案される。
【発明の効果】
【０００９】
一態様によれば、機械学習ソフトウェアのコードを適切に切り分けることが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
図１は、実施の形態にかかる情報処理方法の一実施例を示す説明図である。
図２は、情報処理システム２００の一例を示す説明図である。
図３は、情報処理装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。
図４は、情報処理装置１００の機能的構成の一例を示すブロック図である。
図５は、情報処理装置１００の機能的構成の具体例を示すブロック図である。
図６は、情報処理装置１００の動作の一例を示す説明図（その１）である。
図７は、情報処理装置１００の動作の一例を示す説明図（その２）である。
図８は、情報処理装置１００の動作の一例を示す説明図（その３）である。
図９は、情報処理装置１００の動作の一例を示す説明図（その４）である。
図１０は、情報処理装置１００の動作の一例を示す説明図（その５）である。
図１１は、情報処理装置１００の動作の具体例を示す説明図（その１）である。
図１２は、情報処理装置１００の動作の具体例を示す説明図（その２）である。
図１３は、情報処理装置１００の動作の具体例を示す説明図（その３）である。
図１４は、情報処理装置１００の動作の具体例を示す説明図（その４）である。
図１５は、情報処理装置１００の動作の具体例を示す説明図（その５）である。
図１６は、情報処理装置１００の動作の具体例を示す説明図（その６）である。
図１７は、情報処理装置１００の動作の具体例を示す説明図（その７）である。
図１８は、情報処理装置１００の動作の具体例を示す説明図（その８）である。
図１９は、全体処理手順の一例を示すフローチャートである。
図２０は、第１特定処理手順の一例を示すフローチャートである。
図２１は、第２特定処理手順の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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