前言

背景

我来啦，感谢社区的朋友们对这个项目的支持，这次有机会到 MTSC2019 深圳站上分享。虽然讲得还不够好，但是对自己也是一次难得的历练机会。
开发维护至今，很开心能得知，已经有不少团队将该工具落地到实际项目中，其中不乏来自各大厂的业务团队们。这也是开源项目的意义之一。

当然，随着使用范围增大，功能更加复杂，我们也在不断改进与优化这个工具。目前，stagesepx 已经迭代了 35 个版本，稳定性与功能比起之前也不可同日而语。
在启动速度测试这一块上，应用已经趋向稳定。因此，本文将针对这一项，进行一个完整例子的讲解。

起因

其实，对于一般应用来说，可以参考前言中 如何手动或自动进行 app 的启动速度测试 的方式去做就可以。之所以会有这么一项，是因为：

简而言之，也就是部分同学最关心的动态化问题。举个例子，抖音的启动过程是这样的：

可以看到，它有五个阶段（你也可以按照你的理解划分）：

  1. 初始阶段（app 没打开）
  2. 首屏（抖音字样）
  3. 插屏广告（可能有）
  4. 应用内首屏（视频未加载，但主体控件已加载完成）
  5. 应用完成（视频与控件均以加载完成）

看起来还好，但是：

由于模型的限制，之前的 stagesepx 没法满足这个问题，所以，这类问题也成为它应用的瓶颈。
本篇文章将以抖音为例（此条五毛），描述现在的版本如何处理复杂情况下的启动速度测试问题。

这里选抖音只是因为抖音的启动流程够复杂，方便讲解

流程

所有代码可以在 例子地址 找到。

场景设计

对于测试来说，场景与过程设计永远是最重要的。如果标准都没有定下来，操作没有任何意义。
这里我们的规划保持与上面相同，五个阶段。另外在本次测试中我们姑且认为：

应用完成的首点 - 初始阶段的结束点 = 启动耗时（这里自行根据实际需要去界定）

操作

这里请先阅读 如何手动或自动进行 app 的启动速度测试 中的自动测试部分，操作流程差不多。这里不会赘述

与上文一样，我们可以利用几个视频，得到一系列的截图。通过人工分拣，我们可以将截图按我们上面设计好的类别进行归类。训练集大概是这样：

然后一样的，我们在上面进行训练就可以得到我们想要的模型。
看起来与传统模式非常相似，不同之处在于，在这种模式下我们不再使用传统的 SVM 分类器，而改用 keras 支持的神经网络分类器。
当然，这一切对于用户来说几乎是无感知或不需要了解的，这也是我们在设计初期希望的，api 保持稳定，用户并不需要关心过多实现细节，能够更快实现功能。

from stagesepx.classifier.keras import KerasClassifier


data_home = "./dataset"
model_file = "./keras_model.h5"

cl = KerasClassifier(
    # 轮数
    epochs=10,
    # 保证数据集的分辨率统一性
    target_size=(600, 800),
)
cl.train(data_home)
cl.save_model(model_file, overwrite=True)

而代码上的修改也仅仅是从 SVMClassifier 替换为 KerasClassifier。那么我们就可以利用这个训练好的模型进行预测，并得到一个字典：

OrderedDict([('-3',
              [<ClassifierResult stage=-3 frame_id=63 timestamp=1.062857142857143>,
               <ClassifierResult stage=-3 frame_id=64 timestamp=1.0797278911564627>,
               ...
             ('0',
              [<ClassifierResult stage=0 frame_id=1 timestamp=0.01687074829931973>,
               ...

从这个字典中我们可以知道，每一帧分别对应的：

那么理论上，我们可以由下一段脚本来处理这些结果，达到自动计算的目的。回到我们一开始的设计：

应用完成的首点 - 初始阶段的结束点 = 启动耗时

对应到我们分好的类别（0、1、2、3、4），就是：

阶段4[0] - 阶段0[-1] = 启动耗时

即可自动计算出耗时。在此基础上，你可以根据实际需要进行额外的扩展，例如部署到 jenkins 上使其定时执行。

一些问题

看起来好像跟普通版本没什么变化，为什么要用 keras 分类器？

神经网络的介入主要为了强化分类的普适性。例如，抖音的插屏广告可能形态各异，而他们在被分类时又应该被分到同一个类别。让 SVM 完成这项任务未免有些强人所难。

训练完的模型效果并不好

动态情景下最大的问题是，每个阶段的表现可能是不相同的。以插屏广告为例，每次打开时插屏广告都不一样，此时我们需要扩大训练集，尽量让模型找到广告之间的共性，能够正确地将他们划分到同一类别。

对于抖音的例子，我这边大概用了四个视频作为训练集，此后的预测基本可以满足要求。当然对于真实的业务来说，你完全可以继续增大你的训练集，使其稳定性更强。

切换到 keras，性能是否有影响？对硬件（GPU）是否有要求？

诚然，神经网络的计算量相比之前要大许多，但并没有想象中那么大。

在这种情况下，用 cpu 训练已经足够。参考数据：

除此之外，在切换到神经网络之后，虽然在训练过程上我们需要花费更多的时间，但分类的效率被极大地提高了。总的来说，这个结果是非常积极的。

最后

任何建议与意见可以留言或到主库留 issue~

https://github.com/williamfzc/stagesepx


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