代码智能：问题与解法

在基于预训练大模型引发自然语言处理革命的今天，代码智能技术也在迅速跟进发展。
那么，代码智能主要在做一些什么样的事情呢？可能很多同学会有比较科幻的想法，比如程序员要失业了之类的。
但是，其实很多工作并没有那么神秘，非常基础。那么我们用代码智能要解决什么问题呢？

判断两段代码是不是实现相似的功能
搜索跟当前代码段最相似的代码
检测代码是否有bug
自动修复代码中的bug
给一段代码自动写注释
根据文本推荐最相似的代码段
根据文本生成代码

看了之后是不是觉得更玄幻了？这么困难的问题怎么搞得定？
诚实地讲，这其中的每个子问题都很困难，就算是人类学习起来也很困难。
不过，正像是人类也是一步一步学会的一样，机器也在不断地进步。我们需要的不一定是万能的机器神，也是和我们一样普通的机器人，它们有很大的局限，但是它们可以帮助我们减轻不少工作量。

而且，最后一节我们将揭晓，处理这么多如此复杂问题的方法，却非常简单，一把梭哈，我们只用一个模型就能搞定。

下面我们就详细看一看这些问题的细节。

问题：克隆检测 Clone Detection

万地高楼平地起，代码智能任务首先从克隆检测做起。
所谓克隆检测，就是寻找写法和功能上相似的代码。
不要小看代码重复，它会显著地降低代码智能训练的有效性。
我们看下图，训练集中有重复，测试集中有重复，它们的交集中仍然有重复，在论文《The Adverse Effects of Code Duplication in Machine Learning Models of Code》中有详细的分析。

预测两段代码是否相似

以下的例子来自BigCloneBench数据集. 论文地址在：https://arxiv.org/pdf/2002.08653.pdf

下面我们举几个例子来看什么算相似：

代码1:

    private StringBuffer encoder(String arg) {if (arg == null) {arg = "";}MessageDigest md5 = null;try {md5 = MessageDigest.getInstance("MD5");md5.update(arg.getBytes(SysConstant.charset));} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}return toHex(md5.digest());}

代码2:

    public String kodetu(String testusoila) {MessageDigest md = null;try {md = MessageDigest.getInstance("SHA");md.update(testusoila.getBytes("UTF-8"));} catch (NoSuchAlgorithmException e) {new MezuLeiho("Ez da zifraketa algoritmoa aurkitu", "Ados", "Zifraketa Arazoa", JOptionPane.ERROR_MESSAGE);e.printStackTrace();} catch (UnsupportedEncodingException e) {new MezuLeiho("Errorea kodetzerakoan", "Ados", "Kodeketa Errorea", JOptionPane.ERROR_MESSAGE);e.printStackTrace();}byte raw[] = md.digest();String hash = (new BASE64Encoder()).encode(raw);return hash;}

代码2的字符串是用巴斯克语写的。它们用的算法也有区别，判空和异常处理也有不同，但是我们认为它们是很类似的，属于克隆识别认为相同或高度相似的。

我们再看一对例子：

代码1:

    public static void test(String args[]) {int trace;int bytes_read = 0;int last_contentLenght = 0;try {BufferedReader reader;URL url;url = new URL(args[0]);URLConnection istream = url.openConnection();last_contentLenght = istream.getContentLength();reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(istream.getInputStream()));System.out.println(url.toString());String line;trace = t2pNewTrace();while ((line = reader.readLine()) != null) {bytes_read = bytes_read + line.length() + 1;t2pProcessLine(trace, line);}t2pHandleEventPairs(trace);t2pSort(trace, 0);t2pExportTrace(trace, new String("pngtest2.png"), 1000, 700, (float) 0, (float) 33);t2pExportTrace(trace, new String("pngtest3.png"), 1000, 700, (float) 2.3, (float) 2.44);System.out.println("Press any key to contiune read from stream !!!");System.out.println(t2pGetProcessName(trace, 0));System.in.read();istream = url.openConnection();if (last_contentLenght != istream.getContentLength()) {istream = url.openConnection();istream.setRequestProperty("Range", "bytes=" + Integer.toString(bytes_read) + "-");System.out.println(Integer.toString(istream.getContentLength()));reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(istream.getInputStream()));while ((line = reader.readLine()) != null) {System.out.println(line);t2pProcessLine(trace, line);}} else System.out.println("File not changed !");t2pDeleteTrace(trace);} catch (MalformedURLException e) {System.out.println("MalformedURLException !!!");} catch (IOException e) {System.out.println("File not found " + args[0]);};}

代码2:

    private static String loadUrlToString(String a_url) throws IOException {URL l_url1 = new URL(a_url);BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(l_url1.openStream()));String l_content = "";String l_ligne = null;l_content = br.readLine();while ((l_ligne = br.readLine()) != null) {l_content += AA.SL + l_ligne;}return l_content;}

这个虽然没有涉及小语种，但是明显代码长度差异巨大。不过，我们仍然认为它们是相似的。

我们看一对不相似的吧：
代码1:

    private void setNodekeyInJsonResponse(String service) throws Exception {String filename = this.baseDirectory + service + ".json";Scanner s = new Scanner(new File(filename));PrintWriter fw = new PrintWriter(new File(filename + ".new"));while (s.hasNextLine()) {fw.println(s.nextLine().replaceAll("NODEKEY", this.key));}s.close();fw.close();(new File(filename + ".new")).renameTo(new File(filename));}

代码2:

    public void transform(String style, String spec, OutputStream out) throws IOException {URL url = new URL(rootURL, spec);InputStream in = new PatchXMLSymbolsStream(new StripDoctypeStream(url.openStream()));transform(style, in, out);in.close();}

不相似的就不解释了。

BigCloneBench数据集，就是提供了两段代码，以及它们是否相似的人工打标的结果。

数据分为train.txt, valid.txt, test.txt三个集合，它们的格式都是同样的：

idx1 idx2 0/1

其中idx1和idx2是两段代码在data.jsonl中的索引值，最后一个是它们是否相似的人工打标的值。
代码都保存在data.jsonl中，格式为：

{"func":"代码","idx":"idx值"}

我们以训练集train.txt为例，其前两行是这样的：

13988825 8660836 0
80378   18548122    1

13988825在data.jsonl中对应的结构是这样的：

{"func": "    private void setNodekeyInJsonResponse(String service) throws Exception {\n        String filename = this.baseDirectory + service + \".json\";\n        Scanner s = new Scanner(new File(filename));\n        PrintWriter fw = new PrintWriter(new File(filename + \".new\"));\n        while (s.hasNextLine()) {\n            fw.println(s.nextLine().replaceAll(\"NODEKEY\", this.key));\n        }\n        s.close();\n        fw.close();\n        (new File(filename + \".new\")).renameTo(new File(filename));\n    }\n", "idx": "13988825"}

8660836对应的是：

{"func": "    public void transform(String style, String spec, OutputStream out) throws IOException {\n        URL url = new URL(rootURL, spec);\n        InputStream in = new PatchXMLSymbolsStream(new StripDoctypeStream(url.openStream()));\n        transform(style, in, out);\n        in.close();\n    }\n", "idx": "8660836"}

而它们的结果是不相似。大家看到，这个例子就是刚才上面我们写的第三个例子。

搜索跟当前代码段语义最相似的代码段

这个我们使用北大李戈李师团队的POJ-104数据集。

这个数据集需要到https://drive.google.com/uc?id=0B2i-vWnOu7MxVlJwQXN6eVNONUU去下载。

每个代码段用一个index来描述，然后code字段是完整的代码。我们来看个例子：

{"label":"1","index":"0","code":"
int f(int a,int x)
{int count=1,i;for(i=x;i&lt;a;i++)if(a%i==0)count+=f(a/i,i);if(i==a)return count;elsereturn 0;
}void main()
{int n,a;scanf(\"%d\",&amp;n);for(;n&gt;0;n--){scanf(\"%d\",&amp;a);if(a==1||a==2)printf(\"1\
\");elseprintf(\"%d\
\",f(a,2));}
}
"}

然后，这个任务的目的就是求出针对某一段代码最相似的代码段。以取top 2为例：输出的样例如下：

{"index": "0", "answers": ["3", "2"]}
{"index": "1", "answers": ["0", "4"]}
{"index": "2", "answers": ["0", "1"]}
{"index": "4", "answers": ["1", "5"]}
{"index": "3", "answers": ["4", "2"]}
{"index": "5", "answers": ["4", "3"]}

也就是说，针对于代码index 0, 最相似的代码段是 index 3和2.

index 3是这样的：

void qut(int a,int b);                                       //????
int num=0;                                                    //?????????
int main()
{int i,n,g[1000];                                         //?????????cin>>n;for(i=0;i<n;i++)                                         //??????cin>>g[i];for(i=0;i<n;i++){qut(g[i],1);                                         //????cout<<num<<endl;num=0;}return 0;
}void qut(int a,int b)
{int i;if (a>=b)  {num++;  if (b==1)                                      b++;for (i=b;i<=a;i++) {if (a%i==0) {qut(a/i,i);                                 //??a%i==0,??}}}
}

问题：缺陷检测

缺陷检测的数据集非常简单粗暴，就是一段打标的代码，标识是不是有漏洞。

我们看个有漏洞的例子：

{"project":"FFmpeg","commit_id":"aba232cfa9b193604ed98f3fa505378d006b1b3b","target":1,"func":"static int r3d_read_rdvo(AVFormatContext *s, Atom *atom){R3DContext *r3d = s->priv_data;AVStream *st = s->streams[0];int i;r3d->video_offsets_count = (atom->size - 8) / 4;r3d->video_offsets = av_malloc(atom->size);if (!r3d->video_offsets)return AVERROR(ENOMEM);for (i = 0; i < r3d->video_offsets_count; i++) {r3d->video_offsets[i] = avio_rb32(s->pb);if (!r3d->video_offsets[i]) {r3d->video_offsets_count = i;break;}av_dlog(s, \"video offset %d: %#x\
\", i, r3d->video_offsets[i]);}if (st->r_frame_rate.num)st->duration = av_rescale_q(r3d->video_offsets_count,(AVRational){st->r_frame_rate.den,st->r_frame_rate.num},st->time_base);av_dlog(s, \"duration %\"PRId64\"\
\", st->duration);return 0;}
","idx":5}

信息就这么多，至于哪行是什么问题，训练集中没有。

当然，数据集里大部分还是没有漏洞的，比如第一条：

{"project": "FFmpeg", "commit_id": "973b1a6b9070e2bf17d17568cbaf4043ce931f51", "target": 0, "func": "static av_cold int vdadec_init(AVCodecContext *avctx)\n\n{\n\n    VDADecoderContext *ctx = avctx->priv_data;\n\n    struct vda_context *vda_ctx = &ctx->vda_ctx;\n\n    OSStatus status;\n\n    int ret;\n\n\n\n    ctx->h264_initialized = 0;\n\n\n\n    /* init pix_fmts of codec */\n\n    if (!ff_h264_vda_decoder.pix_fmts) {\n\n        if (kCFCoreFoundationVersionNumber < kCFCoreFoundationVersionNumber10_7)\n\n            ff_h264_vda_decoder.pix_fmts = vda_pixfmts_prior_10_7;\n\n        else\n\n            ff_h264_vda_decoder.pix_fmts = vda_pixfmts;\n\n    }\n\n\n\n    /* init vda */\n\n    memset(vda_ctx, 0, sizeof(struct vda_context));\n\n    vda_ctx->width = avctx->width;\n\n    vda_ctx->height = avctx->height;\n\n    vda_ctx->format = 'avc1';\n\n    vda_ctx->use_sync_decoding = 1;\n\n    vda_ctx->use_ref_buffer = 1;\n\n    ctx->pix_fmt = avctx->get_format(avctx, avctx->codec->pix_fmts);\n\n    switch (ctx->pix_fmt) {\n\n    case AV_PIX_FMT_UYVY422:\n\n        vda_ctx->cv_pix_fmt_type = '2vuy';\n\n        break;\n\n    case AV_PIX_FMT_YUYV422:\n\n        vda_ctx->cv_pix_fmt_type = 'yuvs';\n\n        break;\n\n    case AV_PIX_FMT_NV12:\n\n        vda_ctx->cv_pix_fmt_type = '420v';\n\n        break;\n\n    case AV_PIX_FMT_YUV420P:\n\n        vda_ctx->cv_pix_fmt_type = 'y420';\n\n        break;\n\n    default:\n\n        av_log(avctx, AV_LOG_ERROR, \"Unsupported pixel format: %d\\n\", avctx->pix_fmt);\n\n        goto failed;\n\n    }\n\n    status = ff_vda_create_decoder(vda_ctx,\n\n                                   avctx->extradata, avctx->extradata_size);\n\n    if (status != kVDADecoderNoErr) {\n\n        av_log(avctx, AV_LOG_ERROR,\n\n                \"Failed to init VDA decoder: %d.\\n\", status);\n\n        goto failed;\n\n    }\n\n    avctx->hwaccel_context = vda_ctx;\n\n\n\n    /* changes callback functions */\n\n    avctx->get_format = get_format;\n\n    avctx->get_buffer2 = get_buffer2;\n\n#if FF_API_GET_BUFFER\n\n    // force the old get_buffer to be empty\n\n    avctx->get_buffer = NULL;\n\n#endif\n\n\n\n    /* init H.264 decoder */\n\n    ret = ff_h264_decoder.init(avctx);\n\n    if (ret < 0) {\n\n        av_log(avctx, AV_LOG_ERROR, \"Failed to open H.264 decoder.\\n\");\n\n        goto failed;\n\n    }\n\n    ctx->h264_initialized = 1;\n\n\n\n    return 0;\n\n\n\nfailed:\n\n    vdadec_close(avctx);\n\n    return -1;\n\n}\n", "idx": 0}

推理搞起来也是十分省事了，就是对应每个index给个0或1的结果：

问题：代码自动修复

有了识别代码漏洞的，更进一步就是学习自动修复代码的了。

代码自动修复的题目也很简单，一段是有bug的代码，另一段是修复之后的代码。

我们来看一个例子：

有bug的代码是这样的：

public java.lang.String METHOD_1 ( ) { return new TYPE_1 ( STRING_1 ) . format ( VAR_1 [ ( ( VAR_1 . length ) - 1 ) ] . getTime ( ) ) ; }

修复之后是这样子的：

public java.lang.String METHOD_1 ( ) { return new TYPE_1 ( STRING_1 ) . format ( VAR_1 [ ( ( type ) - 1 ) ] . getTime ( ) ) ; }

也真难为算法了，人看起来都有点费事。

问题：代码互译

比如实现C#语言和Java语言的互译。我们只要有一系列代码的C#写法和Java写法，就可以进行学习进行互译。

我们来看一对例子。
先看C#代码：

public virtual ListSpeechSynthesisTasksResponse ListSpeechSynthesisTasks(ListSpeechSynthesisTasksRequest request){var options = new InvokeOptions();options.RequestMarshaller = ListSpeechSynthesisTasksRequestMarshaller.Instance;options.ResponseUnmarshaller = ListSpeechSynthesisTasksResponseUnmarshaller.Instance;return Invoke<ListSpeechSynthesisTasksResponse>(request, options);
}

对应的Java

public ListSpeechSynthesisTasksResult listSpeechSynthesisTasks(ListSpeechSynthesisTasksRequest request) {request = beforeClientExecution(request);return executeListSpeechSynthesisTasks(request);
}

问题：给代码写注释

在训练素材中，有代码和注释，这个任务的目的为新代码写注释。评价指标是对于生成的注释的语言准确度。

这个我们使用CodeSearchNet数据集。

这个数据集中的每条记录的格式如下：

repo: 仓库名
path: 文件名
func_name: 函数或方法名
original_string: 未经处理的源字符串
language: 编程语言
code/function: 代码信息
code_tokens/function_tokens: 分词之后的代码结果
docstring: 注释字符串信息
docstring_tokens: docstring分词之后的结果
url: 自然语言的唯一标识号
idx: 代码段的唯一标识号

我们来看个例子：

{"repo": "ciena-blueplanet/bunsen-core", "path": "src/reducer.js", "func_name": "", "original_string": "function
(state, action) {\n    return _.defaults({\n      isValidating: action.isValidating,\n      lastAction: IS_VALIDA
TING\n    }, state)\n  }", "language": "javascript", "code": "function (state, action) {\n    return _.defaults({\n      isValidating: action.isValidating,\n      lastAction: IS_VALIDATING\n    }, state)\n  }", "code_tokens":
["function", "(", "state", ",", "action", ")", "{", "return", "_", ".", "defaults", "(", "{", "isValidating", ":"
, "action", ".", "isValidating", ",", "lastAction", ":", "IS_VALIDATING", "}", ",", "state", ")", "}"], "docstrin
g": "Update is validating result\n@param {State} state - state to update\n@param {Action} action - action\n@retur
ns {State} - updated state", "docstring_tokens": ["Update", "is", "validating", "result"], "sha": "993c67e314e2b7
5003a1ff4c2f0cb667715562b2", "url": "https://github.com/ciena-blueplanet/bunsen-core/blob/993c67e314e2b75003a1ff4
c2f0cb667715562b2/src/reducer.js#L394-L399", "partition": "train"}

对于生成的自然语言，我们采用《ORANGE: a Method for Evaluating Automatic Evaluation Metrics for Machine Translation 》论文的方法进行评分。

问题：为自然语言文本匹配最合适的代码段

我们仍然使用上一节的CodeSearchNet数据集。

这个搜索的结果类似于下面这样：

{"url": "url0", "answers": [10,11,12,13,14]}
{"url": "url1", "answers": [10,12,11,13,14]}
{"url": "url2", "answers": [13,11,12,10,14]}
{"url": "url3", "answers": [10,14,12,13,11]}
{"url": "url4", "answers": [10,11,12,13,14]}

配上UI，大致实现的效果是这样的：

或者是这样：

问题：根据自然语言生成代码

这是终极任务，就是根据一段文本描述硬生生地生成一段代码出来。

格式非常简单，就一段代码和一段文本。

我们来看个训练样本的例子：

{"code": "void function ( Binder arg0 ) { EventBus loc0 = new EventBus ( ) ; AmbariEventPublisher loc1 = new AmbariEventPublisher ( ) ; repla
ceEventBus ( AmbariEventPublisher . class , loc1 , loc0 ) ; arg0 . bind ( AmbariEventPublisher . class ) . toInstance ( loc1 ) ; }", "nl": "force the eventb us from ambarievent publisher to be serialand synchronous . concode_field_sep PlaceHolder placeHolder concode_field_sep void registerAlertListeners concode_elem_sep EventBus synchronizeAlertEventPublisher concode_elem_sep void replaceEventBus concode_elem_sep void registerAmbariListeners"}

这NL部分有点乱啊，没办法，为了增加数据量，没有那么多人手打精确的标。

我们再看一个：

{"code": "byte [ ] function ( Class < ? > arg0 , Configuration arg1 ) { return AuthenticationTokenSerializer . serialize ( org . apache . acc
umulo . core . client . mapreduce . lib . impl . ConfiguratorBase . getAuthenticationToken ( arg0 , arg1 ) ) ; }", "nl": "do n't use this . n
o , really , do n't use this . you already have an authenticationtoken with org.apache.accumulo.core.client.mapreduce.lib.impl.configuratorba
se #getauthenticationtoken class , configuration . you do n't need to construct it yourself . gets the password from the configuration . warn
ing : the password is stored in the configuration and shared with all mapreduce tasks ; it is base64 encoded to provide a charset safe conver
sion to a string , and is not intended to be secure . concode_field_sep PlaceHolder placeHolder concode_field_sep String getPrincipal concode
_elem_sep void setLogLevel concode_elem_sep Level getLogLevel concode_elem_sep Boolean isConnectorInfoSet concode_elem_sep String getTokenCla
ss concode_elem_sep void setZooKeeperInstance concode_elem_sep void setMockInstance concode_elem_sep Instance getInstance concode_elem_sep St
ring enumToConfKey concode_elem_sep void setConnectorInfo"}

是不是质量也没好到哪儿去？这就是CONCODE数据集的样子。

解法：基于大规模预训练模型的多任务学习

402年前，当努尔哈赤面临明朝多路大军的围困的时候，采取了“凭你几路来，我只一路去”的战术赢得了萨尔浒之战的立国之战。
我们同样学习古人的智慧，任你数据集千变万化，我们的工具就只用一个 - 大规模预训练模型。

下面是预训练模型的简要发展史：

以开头我们展示的微软的codebert模型为例，我们要处理上面最复杂的代码生成任务，只要一条命令就可以搞定：

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=$PER_NODE_GPU run.py \--data_dir=$DATADIR \--langs=$LANG \--output_dir=$OUTPUTDIR \--pretrain_dir=$PRETRAINDIR \--log_file=$LOGFILE \--model_type=gpt2 \--block_size=512 \--do_train \--node_index 0 \--gpu_per_node $PER_NODE_GPU \--learning_rate=5e-5 \--weight_decay=0.01 \--evaluate_during_training \--per_gpu_train_batch_size=6 \--per_gpu_eval_batch_size=12 \--gradient_accumulation_steps=2 \--num_train_epochs=30 \--logging_steps=100 \--save_steps=5000 \--overwrite_output_dir \--seed=42

如果使用两张2 NVIDIA P100 GPU卡的话，22小时左右就可以训练完。

推理呢，也是一条语句就搞定：

python -u run.py \--data_dir=$DATADIR \--langs=$LANG \--output_dir=$OUTPUTDIR \--pretrain_dir=$PRETRAINDIR \--log_file=$LOGFILE \--model_type=gpt2 \--block_size=512 \--do_infer \--logging_steps=100 \--seed=42

只用一张P100卡，大约40分钟就可以搞定。

有了上面的基础，我们就可以去打比赛啦。上面介绍的数据集，全都是比赛的赛题：

上面提到的数据集，可以在https://github.com/microsoft/CodeXGLUE下载到。

欢迎来到代码智能的世界！

附录：快速上手指南

放翁云：纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。
下面我们就落地下，将代码智能模型的训练和推理跑起来～～～

第一步：安装transformers框架，因为codebert是基于这个框架的：

pip install transformers --user

第二步：安装PyTorch或者Tensorflow作为Transformers的后端，以2021年7月5日这个时间点，需要的PyTorch版本至少是1.5.0以上。驱动能搞定的话，索性就安装最新的吧：

pip install torch torchvision torchtext torchaudio --user

第三步，下载微软的数据集

git clone https://github.com/microsoft/CodeXGLUE

第四步，我们先玩玩BigCloneBench吧

到Code-Code/Clone-detection-BigCloneBench/code目录下，运行：

python run.py     --output_dir=./saved_models     --model_type=roberta     --config_name=microsoft/codebert-base     --model_name_or_path=microsoft/codebert-base     --tokenizer_name=roberta-base     --do_train     --train_data_file=../dataset/train.txt     --eval_data_file=../dataset/valid.txt     --test_data_file=../dataset/test.txt     --epoch 2     --block_size 400     --train_batch_size 16     --eval_batch_size 32     --learning_rate 5e-5     --max_grad_norm 1.0     --evaluate_during_training     --seed 123456 2>&1| tee train.log

然后训练就运行起来了：

07/05/2021 16:29:24 - INFO - __main__ -   ***** Running training *****
07/05/2021 16:29:24 - INFO - __main__ -     Num examples = 90102
07/05/2021 16:29:24 - INFO - __main__ -     Num Epochs = 2
07/05/2021 16:29:24 - INFO - __main__ -     Instantaneous batch size per GPU = 8
07/05/2021 16:29:24 - INFO - __main__ -     Total train batch size (w. parallel, distributed & accumulation) = 16
07/05/2021 16:29:24 - INFO - __main__ -     Gradient Accumulation steps = 1
07/05/2021 16:29:24 - INFO - __main__ -     Total optimization steps = 11264

在两张V100卡大约需要训练40分钟左右。
训练之后是验证，会将目前最好的结果保存到checkpoint中以备推理时使用

07/05/2021 17:10:04 - INFO - __main__ -   ***** Running evaluation  ***** 40950/41541 [00:10<00:00, 2785.61it/s]
07/05/2021 17:10:04 - INFO - __main__ -     Num examples = 41541
07/05/2021 17:10:04 - INFO - __main__ -     Batch size = 32
07/05/2021 17:16:05 - INFO - __main__ -   ***** Eval results  *****
07/05/2021 17:16:05 - INFO - __main__ -     eval_f1 = 0.9531
07/05/2021 17:16:05 - INFO - __main__ -     eval_precision = 0.9579
07/05/2021 17:16:05 - INFO - __main__ -     eval_recall = 0.9484
07/05/2021 17:16:05 - INFO - __main__ -     eval_threshold = 0.97
07/05/2021 17:16:06 - INFO - __main__ -     ********************
07/05/2021 17:16:06 - INFO - __main__ -     Best f1:0.9531
07/05/2021 17:16:06 - INFO - __main__ -     ********************
07/05/2021 17:16:08 - INFO - __main__ -   Saving model checkpoint to ./saved_models/checkpoint-best-f1/model.bin

一次训练两轮，第二轮效果提升到0.97多：

07/05/2021 17:56:43 - INFO - __main__ -   ***** Running evaluation  ***** 40950/41541 [00:12<00:00, 3535.62it/s]
07/05/2021 17:56:43 - INFO - __main__ -     Num examples = 41541
07/05/2021 17:56:43 - INFO - __main__ -     Batch size = 32
[W pthreadpool-cpp.cc:90] Warning: Leaking Caffe2 thread-pool after fork. (function pthreadpool)
[W pthreadpool-cpp.cc:90] Warning: Leaking Caffe2 thread-pool after fork. (function pthreadpool)
[W pthreadpool-cpp.cc:90] Warning: Leaking Caffe2 thread-pool after fork. (function pthreadpool)
[W pthreadpool-cpp.cc:90] Warning: Leaking Caffe2 thread-pool after fork. (function pthreadpool)
07/05/2021 18:02:44 - INFO - __main__ -   ***** Eval results  *****
07/05/2021 18:02:44 - INFO - __main__ -     eval_f1 = 0.9701
07/05/2021 18:02:44 - INFO - __main__ -     eval_precision = 0.9772
07/05/2021 18:02:44 - INFO - __main__ -     eval_recall = 0.9633
07/05/2021 18:02:44 - INFO - __main__ -     eval_threshold = 0.97
07/05/2021 18:02:45 - INFO - __main__ -     ********************
07/05/2021 18:02:45 - INFO - __main__ -     Best f1:0.9701
07/05/2021 18:02:45 - INFO - __main__ -     ********************
07/05/2021 18:02:47 - INFO - __main__ -   Saving model checkpoint to ./saved_models/checkpoint-best-f1/model.bin

然后我们用训好的模型进行推理吧：

python run.py \--output_dir=./saved_models \--model_type=roberta \--config_name=microsoft/codebert-base \--model_name_or_path=microsoft/codebert-base \--tokenizer_name=roberta-base \--do_eval \--do_test \--train_data_file=../dataset/train.txt \--eval_data_file=../dataset/valid.txt \--test_data_file=../dataset/test.txt \--epoch 2 \--block_size 400 \--train_batch_size 16 \--eval_batch_size 32 \--learning_rate 5e-5 \--max_grad_norm 1.0 \--evaluate_during_training \--seed 123456 2>&1| tee test.log

最后我们运行evaluator.py来查看测试结果：

python ../evaluator/evaluator.py -a ../dataset/test.txt -p saved_models/predictions.txt

输出如下：

{'Recall': 0.9677421599288263, 'Prediction': 0.9557057904236594, 'F1': 0.9616080550111168}

准确率0.956, 召回率0.968，还不错～

跟CodeXGLUE的排行榜比一比：

跟榜上的CodeBert的结果基本一致

GraphCodeBert

要提升性能，我们可以用GraphCodeBert来替换CodeBert.

我们先下载GraphCodeBert的代码：

git clone https://github.com/microsoft/CodeBERT

然后转到GraphCodeBERT/clonedetection目录，解压dataset.zip:

unzip dataset.zip

然后就可以像训练codebert一样训练graphcodebert了：

mkdir saved_models
python run.py \--output_dir=saved_models \--config_name=microsoft/graphcodebert-base \--model_name_or_path=microsoft/graphcodebert-base \--tokenizer_name=microsoft/graphcodebert-base \--do_train \--train_data_file=dataset/train.txt \--eval_data_file=dataset/valid.txt \--test_data_file=dataset/test.txt \--epoch 1 \--code_length 512 \--data_flow_length 128 \--train_batch_size 16 \--eval_batch_size 32 \--learning_rate 2e-5 \--max_grad_norm 1.0 \--evaluate_during_training \--seed 123456 2>&1| tee saved_models/train.log

上面的参数是按4个V100 GPU来调的，如果只有两块V100，可以将–code_length改成256.
CodeBert 40分钟左右一轮，GraphCodeBert大约需要6个半小时一轮。

然后我们进行推理：

python run.py     --output_dir=saved_models     --config_name=microsoft/graphcodebert-base     --model_name_or_path=microsoft/graphcodebert-base     --tokenizer_name=microsoft/graphcodebert-base     --do_eval     --do_test     --train_data_file=dataset/train.txt     --eval_data_file=dataset/valid.txt     --test_data_file=dataset/test.txt     --epoch 1     --code_length 256     --data_flow_length 128     --train_batch_size 16     --eval_batch_size 32     --learning_rate 2e-5     --max_grad_norm 1.0     --evaluate_during_training     --seed 123456 2>&1| tee saved_models/test.log

最后我们解读一下结果吧：

python evaluator/evaluator.py -a dataset/test.txt -p saved_models/predictions.txt 2>&1| tee saved_models/score.log

结果如下：

{'Recall': 0.9589415798936043, 'Prediction': 0.962620653900429, 'F1': 0.9607703728051462}