# 12 мгновений опечаток и копипаста, или почему сбоит AI: проверяем код OpenVINO
"OpenVINO — набор инструментов, позволяющий проводить глубокое обучение AI для взаимодействия с реальным миром, теперь ещё эффективнее\!" — эта новость для нас прозвучала как призыв к действию\. Код проекта проверен, ошибки найдены, и первая часть статьи готова к прочтению\. Будет интересно\!
## Несколько слов о проекте
6 марта 2024 года Intel выпустила Open Source решение OpenVINO версии 2024\.0, которое получило множество новых улучшений\! Подробнее почитать о проекте вы можете [здесь](https://docs.openvino.ai/2024/index.html)\. Что же оно из себя представляет? Прежде всего, это инструмент, помогающий специалистам более эффективно обучать AI компьютерному зрению\.
А если не знаете, что такое компьютерное зрение, вам сюда\\\.
Компьютерное зрение — это когда с помощью более или менее нормальной камеры, подключённой к компьютеру, мы можем распознать на видео какие\-то необходимые нам данные\. Например, мы хотим поймать в объектив белого кролика посреди таких же белых сугробов зимой\. Глазами это будет сделать крайне проблематично, но с помощью камеры и обученного AI любой кролик, пробегающий мимо, не останется незамеченным\.
Стоит также отметить, что компьютерное зрение штука крайне полезная, и помогает во многих областях, например:
1. Сортировка и классификация сельскохозяйственных продуктов;
1. Классификация и выявления дефектов на производстве у различных электронных модулей и компонентов;
1. Промышленная автоматизация;
1. Системы распознавания лиц;
1. Использование AI в колоноскопии, при ухудшении зрения или же при выявлении заболеваний мозга\.
Это не полный список возможностей, но как бы и статья не про это\. В любом случае, полезность использования технологий искусственного интеллекта неоспорима, и для того, чтобы всё это стало возможным, разрабатываются различные инструменты углублённого обучения\. Одним из таких инструментов как раз\-таки и является OpenVINO\.
```cpp
```
Если точнее, OpenVINO — это бесплатный набор готовых утилит, которые разработчики могут использовать для ускорения разработки подобных решений\. Так же, помимо инструментов обучения, есть ещё инструменты для тестирования эффективности AI и свой бенчмарк\. Как\-то так\.
И вот, в робкой попытке прикоснуться к прекрасному своими кривульками, я вновь расчехлил статический анализатор PVS\-Studio, дабы окунуться в код проекта для поиска инородных сущностей, называемых багами\. Как я уже написал ранее, будет интересно\.
Однако, несмотря на баги, инструмент свои функции выполняет: AI обучается и работает \(если судить по многочисленным статьям разработчиков\)\.
Нижеописанной ситуации в практике обучения своего AI вы не встретите:
> Разработчик: AI, я компьютерного зрения не чувствую\!
>
> AI: Мяу?\!
Коммит, на котором я собирал проект для проверки: [2d8ac08](https://github.com/openvinotoolkit/openvino/tree/2d8ac08bf1f87f8ac455eae381213b52e781fe8c)\.
Дисклеймер
Написание и публикация этой статьи не имеют цели обесценить труд программистов, занимающихся разработкой данного продукта\. Цель: популяризация статических анализаторов кода, которые полезны даже для качественных и состоявшихся проектов\.
## Результаты проверки
Разбираемый проект оказался богат на опечатки и проблемы, которые возникают после copy\-paste\.
Исходя из этого и было принято решение написать отдельную статью, дабы подчеркнуть тот факт, что ошибки такого рода встречаются практически везде\.
И да, всегда есть вероятность того, что так и было задумано программистом, но, сия вероятность\.\.\. крайне мала: "Иммолейт импрувед\!"
**Фрагмент N1**
```cpp
ov::pass::ConvertPadToGroupConvolution::
ConvertPadToGroupConvolution()
{
....
const auto& pad_begin = pad->get_pads_begin();
const auto& pad_end = pad->get_pads_end();
if (pad_begin.empty() || pad_end.empty())
{
// pads will be empty if inputs are not constants
return false;
}
// check that Pad has non-negative values
auto pred = [](int64_t a)
{
return a < 0;
};
if (std::any_of(pad_begin.begin(), pad_begin.end(), pred) ||
std::any_of(pad_begin.begin(), pad_begin.end(), pred)) // <=
{
return false;
}
....
}
```
Предупреждение анализатора:
[V501](https://pvs-studio.ru/ru/docs/warnings/v501/) There are identical sub\-expressions 'std::any\_of\(pad\_begin\.begin\(\), pad\_begin\.end\(\), pred\)' to the left and to the right of the '\|\|' operator\. [convert\_pad\_to\_group\_conv\.cpp](https://github.com/openvinotoolkit/openvino/blob/2d8ac08bf1f87f8ac455eae381213b52e781fe8c/src/common/transformations/src/transformations/op_conversions/convert_pad_to_group_conv.cpp) 66
Как вы можете заметить, в самом нижнем условии сравниваются два одинаковых выражения: одни и те же вызовы функции _std::any\_of_ с одинаковыми параметрами\. Код выше добавлен в пример не просто так, ведь если посмотреть на него, можно сделать вывод, что условие, скорее всего, должно быть написано следующим образом:
```cpp
if (std::any_of(pad_begin.begin(), pad_begin.end(), pred) ||
std::any_of(pad_end.begin(), pad_end.end(), pred))
{
return false;
}
```
**Фрагмент N2**
```cpp
ov::pass::ShuffleChannelsFusion::
ShuffleChannelsFusion(const bool reshape_constants_check)
{
....
auto reshape_before_constant = std::dynamic_pointer_cast
(
pattern_map.at(reshape_before_const_pattern).get_node_shared_ptr());
auto reshape_before = std::dynamic_pointer_cast(
pattern_map.at(reshape_before_pattern).get_node_shared_ptr());
auto transpose = std::dynamic_pointer_cast(
pattern_map.at(transpose_pattern).get_node_shared_ptr());
auto reshape_after = std::dynamic_pointer_cast(
pattern_map.at(reshape_after_pattern).get_node_shared_ptr());
auto reshape_after_constant = std::dynamic_pointer_cast(
pattern_map.at(reshape_after_const_pattern).get_node_shared_ptr());
if (!reshape_after || !transpose || !reshape_after || // <=
!reshape_before_constant || !reshape_after_constant)
{
return false;
}
....
}
```
Предупреждение анализатора:
[V501](https://pvs-studio.ru/ru/docs/warnings/v501/) There are identical sub\-expressions '\!reshape\_after' to the left and to the right of the '\|\|' operator\. [shuffle\_channels\_fusion\.cpp](https://github.com/openvinotoolkit/openvino/blob/2d8ac08bf1f87f8ac455eae381213b52e781fe8c/src/common/transformations/src/transformations/common_optimizations/shuffle_channels_fusion.cpp) 115
Снова ошибка в условии\. Два раза проверяется одно и то же выражение, а именно, что указатель _reshape\_after_ ненулевой\. Если снова посмотрим на код выше, заметим инициализацию _reshape\_before_\. Скорее всего, условие должно быть переписано следующим образом:
```cpp
if (!reshape_after || !transpose || !reshape_before ||
!reshape_before_constant || !reshape_after_constant)
{
return false;
}
```
**Фрагмент N3**
```cpp
....
using PatternValueMaps = std::vector;
....
PatternValueMaps m_pattern_value_maps;
....
MatcherState::~MatcherState()
{
if (m_restore)
{
if (!m_matcher->m_matched_list.empty())
{
m_matcher->m_matched_list.erase(m_matcher->m_matched_list.begin() +
m_watermark,
m_matcher->m_matched_list.end());
}
if (!m_pattern_value_maps.empty())
{
m_matcher->m_pattern_value_maps.erase(m_pattern_value_maps.begin() + // <=
m_capture_size,
m_pattern_value_maps.end());
}
m_matcher->m_pattern_map = m_pattern_value_map;
}
}
```
Предупреждение анализатора:
[V539](https://pvs-studio.ru/ru/docs/warnings/v539/) \[CERT\-CTR53\-CPP\] Consider inspecting iterators which are being passed as arguments to function 'erase'\. [matcher\.cpp](https://github.com/openvinotoolkit/openvino/blob/2d8ac08bf1f87f8ac455eae381213b52e781fe8c/src/core/src/pattern/matcher.cpp) 48
На этот раз ошибка комплексная\. Рассмотрим всё по порядку\.
Вначале проверяется, что вектор _m\_pattern\_value\_maps_ не пустой\.
Затем мы замечаем, что в _then_\-ветке второго вложенного _if_ почему\-то происходит работа уже с другим вектором:_ m\_matcher\-\>m\_pattern\_value\_maps_\. Дальше — больше\.
В функцию\-член _std::vector::erase_ контейнера _m\_matcher\-\>m\_pattern\_value\_maps_ передаются аргументы в виде итераторов другого контейнера — _m\_pattern\_value\_maps_\. И работать это корректно не будет\.
Судя по [конструктору](https://github.com/openvinotoolkit/openvino/blob/2d8ac08bf1f87f8ac455eae381213b52e781fe8c/src/core/src/pattern/matcher.cpp#L19-L23) и [деструктору](https://github.com/openvinotoolkit/openvino/blob/2d8ac08bf1f87f8ac455eae381213b52e781fe8c/src/core/src/pattern/matcher.cpp#L40-L54), класс _MatcherState_ предназначен для отката изменений [объекта](https://github.com/openvinotoolkit/openvino/blob/2d8ac08bf1f87f8ac455eae381213b52e781fe8c/src/core/include/openvino/pass/pattern/matcher.hpp#L35) типа _Matcher_\. Возможно, раньше код _RAII_\-обёртки сохранял состояние объекта типа _Matcher_ в [полях](https://github.com/openvinotoolkit/openvino/blob/2d8ac08bf1f87f8ac455eae381213b52e781fe8c/src/core/include/openvino/pass/pattern/matcher.hpp#L36-L37) _MatcherState::m\_pattern\_value\_map_ и _MatcherState::m\_pattern\_value\_maps_ и затем возвращал в деструкторе\.
Однако потом код переписали, добавив [поля](https://github.com/openvinotoolkit/openvino/blob/2d8ac08bf1f87f8ac455eae381213b52e781fe8c/src/core/include/openvino/pass/pattern/matcher.hpp#L38-L39) _MatcherState::m\_watermark_ и _MatcherState::m\_capture\_size_\. Они ответственны за удаление элементов, которые были добавлены в конец [контейнеров](https://github.com/openvinotoolkit/openvino/blob/2d8ac08bf1f87f8ac455eae381213b52e781fe8c/src/core/include/openvino/pass/pattern/matcher.hpp#L177-L178) _Matcher::m\_matched\_list_ и _Matcher::m\_pattern\_value\_maps_\.
Исходя из предыдущих соображений, код нужно поправить следующим образом:
```cpp
if (!m_matcher->m_pattern_value_maps.empty())
{
m_matcher->m_pattern_value_maps.erase(
m_matcher->m_pattern_value_maps.begin() +
m_capture_size,
m_matcher->m_pattern_value_maps.end() );
}
```
Также хочу отметить, что поле _MatcherState::m\_pattern\_value\_maps_ теперь не используется, и, возможно, его стоит удалить\.
**Фрагмент N4**
```cpp
template
void jit_power_dynamic_emitter::
emit_isa(const std::vector &in_vec_idxs,
const std::vector &out_vec_idxs) const
{
....
if (isa == x64::avx512_core || isa == x64::avx512_core) // <=
{
h->sub(h->rsp, n_k_regs_to_save * k_mask_size);
for (size_t i = 0; i < n_k_regs_to_save; ++i)
{
if (x64::mayiuse(x64::avx512_core))
h->kmovq(h->ptr[h->rsp + i * k_mask_size], Opmask(i));
else
h->kmovw(h->ptr[h->rsp + i * k_mask_size], Opmask(i));
}
}
....
}
```
Предупреждение анализатора:
[V501](https://pvs-studio.ru/ru/docs/warnings/v501/) There are identical sub\-expressions 'isa \=\= x64::avx512\_core' to the left and to the right of the '\|\|' operator\. [jit\_eltwise\_emitters\.cpp](https://github.com/openvinotoolkit/openvino/blob/2d8ac08bf1f87f8ac455eae381213b52e781fe8c/src/plugins/intel_cpu/src/emitters/plugin/x64/jit_eltwise_emitters.cpp) 705
И снова ошибка в условии: проверяются два абсолютно одинаковых выражения\. Скорее всего, во втором выражении _isa_ должно быть равно другому значению\.
Примечательно, что эта ошибка встречается в коде дополнительно в трёх местах:
1. V501 There are identical sub\-expressions 'isa \=\= x64::avx512\_core' to the left and to the right of the '\|\|' operator\. jit\_eltwise\_emitters\.cpp 754
1. V501 There are identical sub\-expressions 'isa \=\= x64::avx512\_core' to the left and to the right of the '\|\|' operator\. jit\_eltwise\_emitters\.cpp 1609
1. V501 There are identical sub\-expressions 'isa \=\= x64::avx512\_core' to the left and to the right of the '\|\|' operator\. jit\_eltwise\_emitters\.cpp 1658
**Фрагмент N5**
```cpp
void GridSampleKernel::reflectionPadding(const Vmm& vCoordDst,
const Vmm& vCoordOrigin,
const coord dim )
{
....
if (dim == coord::w)
{
....
} else if (coord::h) // <=
{
....
} else {....}
....
}
```
Предупреждение анализатора:
[V768](https://pvs-studio.ru/ru/docs/warnings/v768/) The enumeration constant 'h' is used as a variable of a Boolean\-type\. [grid\_sample\.cpp](https://github.com/openvinotoolkit/openvino/blob/2d8ac08bf1f87f8ac455eae381213b52e781fe8c/src/plugins/intel_cpu/src/nodes/kernels/x64/grid_sample.cpp) 925
Очень странно, что во втором условии проверяется константа _coord::h_\. Конечно, она имеет значение 1, и такой код всегда будет возвращать _true_, что явно является ошибкой\.
В этом случае код в теле последней ветки _else_ никогда не будет выполнен\. Что же это: хитрая задумка разработчика или, может, искусственное ограничение для выполняемого кода? Скорее похоже на баг, и в условии должно быть выражение _dim \=\= coord::h_\.
И ещё несколько подобных предупреждений:
1. V768 The enumeration constant 'h' is used as a variable of a Boolean\-type\. grid\_sample\.cpp 959
1. V768 The enumeration constant 'h' is used as a variable of a Boolean\-type\. grid\_sample\.cpp 990
Ошибка также является следствием того, что программист копировал поле _coord::h_ в условие, но забыл сравнить его значение со значением параметра _dim_\.
**Фрагмент N6**
```cpp
OutputVector translate_im2col(const NodeContext& context)
{
num_inputs_check(context, 5, 5);
auto input = context.get_input(0);
auto kernel_size = context.const_input>(1);
PYTORCH_OP_CONVERSION_CHECK(kernel_size.size() == 2,
"kernel size should contains 2 elements");
auto dilation = context.const_input>(2);
PYTORCH_OP_CONVERSION_CHECK(kernel_size.size() == 2, // <=
"dilation should contains 2 elements");
auto padding = context.const_input>(3);
PYTORCH_OP_CONVERSION_CHECK(kernel_size.size() == 2, // <=
"padding should contains 2 elements");
auto stride = context.const_input>(4);
PYTORCH_OP_CONVERSION_CHECK(kernel_size.size() == 2, // <=
"stride should contains 2 elements");
....
}
```
Предупреждение анализатора:
[V547](https://pvs-studio.ru/ru/docs/warnings/v547/) Expression 'kernel\_size\.size\(\) \=\= 2' is always true\. [im2col\.cpp](https://github.com/openvinotoolkit/openvino/blob/2d8ac08bf1f87f8ac455eae381213b52e781fe8c/src/frontends/pytorch/src/op/im2col.cpp) 65
И ещё несколько предупреждений для понимания полной картины:
1. V547 Expression 'kernel\_size\.size\(\) \=\= 2' is always true\. im2col\.cpp 67
1. V547 Expression 'kernel\_size\.size\(\) \=\= 2' is always true\. im2col\.cpp 69
На первый взгляд непонятно, что пытается сказать нам анализатор всеми этими предупреждениями, но давайте порассуждаем\.
Первое, что бросается в глаза: проверка _kernel\_size\.size\(\) \=\= 2_ происходит аж целых четыре раза\. При этом после первой проверки вектор _kernel\_size_ нигде не изменяется\. На это нам анализатор и намекает, говоря о том, что следующие три проверки всегда истинны\.
А как именно анализатор это понял?
В макросе _PYTORCH\_OP\_CONVERSION\_CHECK_ есть [функция](https://github.com/openvinotoolkit/openvino/blob/2d8ac08bf1f87f8ac455eae381213b52e781fe8c/src/frontends/common/src/exception.cpp#L40-L50) _create_, которая бросает исключение, если переданное в макросе выражение ложно\. Следовательно, чтобы весь код после первой проверки был достижим \(а по умолчанию мы считаем его таковым\), необходимо чтобы выражение _kernel\_size\.size\(\)_ было равно 2\.
Следующее, о чём мы могли бы задуматься: а зачем нам вообще проверять значение _kernel\_size\.size\(\),_ если вектор _kernel\_size_ не меняется, и его размер всегда будет равен 2? Всё, что мы рассмотрели ранее, было только следствием допущенной ошибки, а не причиной\. Причина же проста и заключается в следующем\.
Вот был создан и инициализирован объект _kernel\_size_, и следом в макрос _PYTORCH\_OP\_CONVERSION\_CHECK_ передано и проверено внутри выражение _kernel\_size\.size\(\) \=\= 2_\. Следом создан ещё один объект _dilation_, однако в макрос _PYTORCH\_OP\_CONVERSION\_CHECK_ так же передано выражение _kernel\_size\.size\(\) \=\= 2_, хотя, если подумать, по логике, должно быть передано и проверено выражение _dilation\.size\(\) \=\= 2_\.
Так, же, если обратите внимание на второй аргумент, передающийся в этот макрос — строку, то, опять же, становится очевидно, что функция _size_ должна вызываться для объекта _dilation_\. И так же для двух других объектов, ну вы поняли\.\.\. программист копипастил строки кода и забыл поменять имена для объектов, проверки размера для которых передавал параметром в макрос\.
**Фрагмент N7**
```cpp
void BinaryConvolution::createPrimitive()
{
....
bool args_ok = jcp.l_pad <= jcp.ur_w && // <=
(r_pad_no_tail <= jcp.ur_w) && (jcp.l_pad <= jcp.ur_w) && // <=
IMPLICATION(jcp.kw > 7, (jcp.t_pad == 0 && jcp.l_pad == 0) ||
(jcp.stride_w == 1 && jcp.stride_h == 1));
....
}
```
Предупреждение анализатора:
[V501](https://pvs-studio.ru/ru/docs/warnings/v501/) There are identical sub\-expressions 'jcp\.l\_pad <\= jcp\.ur\_w' to the left and to the right of the '&&' operator\. [bin\_conv\.cpp](https://github.com/openvinotoolkit/openvino/blob/2d8ac08bf1f87f8ac455eae381213b52e781fe8c/src/plugins/intel_cpu/src/nodes/bin_conv.cpp) 1088
Как мы можем наблюдать, проверяется одно и то же выражение\. Ничего плохого не произойдёт, но одно лишнее выражение нужно убрать\.
**Фрагмент N8**
```cpp
void FakeQuantize::getSupportedDescriptors()
{
....
if (getInputShapeAtPort(0).getRank() !=
getInputShapeAtPort(0).getRank()) // <=
{
OPENVINO_THROW(errorPrefix,
"has different ranks for input and output tensors");
}
....
}
```
Предупреждение анализатора:
[V501](https://pvs-studio.ru/ru/docs/warnings/v501/) There are identical sub\-expressions 'getInputShapeAtPort\(0\)\.getRank\(\)' to the left and to the right of the '\!\=' operator\. [fake\_quantize\.cpp](https://github.com/openvinotoolkit/openvino/blob/2d8ac08bf1f87f8ac455eae381213b52e781fe8c/src/plugins/intel_cpu/src/nodes/fake_quantize.cpp) 1301
В условии проверяется на неравенство одно и то же подвыражение\. Скорее всего, здесь замешана проблема копипаста\. А так как нам прямым текстом пишут: "_has different ranks for input and output tensors_", — и если учесть тот факт, что существует аналогичная функция, но для _output_ значения:
```cpp
const Shape& getOutputShapeAtPort(size_t port) const
{
if (outputShapes.size() <= port)
{
OPENVINO_THROW("Incorrect output port number for node ", getName());
}
return outputShapes[port];
}
```
Скорее всего, условие нужно исправить следующим образом:
```cpp
if (getInputShapeAtPort(0).getRank() != getOutputShapeAtPort(0).getRank())
{
OPENVINO_THROW(errorPrefix,
"has different ranks for input and output tensors");
}
```
**Фрагмент N9**
```cpp
void set_state(const ov::SoPtr& state) override
{
OPENVINO_ASSERT(state->get_shape() ==
m_state->get_shape(),
"Wrong tensor shape.");
OPENVINO_ASSERT(state->get_element_type() ==
state->get_element_type(), // <=
"Wrong tensor type." );
OPENVINO_ASSERT(state->get_byte_size() ==
state->get_byte_size(), // <=
"Blob size of tensors are not equal.");
std::memcpy(m_state->data(), state->data(), state->get_byte_size());
}
```
Предупреждения анализатора:
1. V501 There are identical sub\-expressions 'state\-\>get\_element\_type\(\)' to the left and to the right of the '\=\=' operator\. [variable\_state\.hpp](https://github.com/openvinotoolkit/openvino/blob/2d8ac08bf1f87f8ac455eae381213b52e781fe8c/src/plugins/template/src/variable_state.hpp) 23
1. V501 There are identical sub\-expressions 'state\-\>get\_byte\_size\(\)' to the left and to the right of the '\=\=' operator\. [variable\_state\.hpp](https://github.com/openvinotoolkit/openvino/blob/2d8ac08bf1f87f8ac455eae381213b52e781fe8c/src/plugins/template/src/variable_state.hpp) 24
В первой строке сравниваются выражения _state\-\>get\_shape\(\)_ и _m\_state\-\>get\_shape\(\)_\. Однако в следующих строках из\-за copy\-paste сравниваются результаты вызова функций\-членов _get\_element\_type_ и _get\_byte\_size_ одного и того же объекта _state_\. Скорее всего, так получилось потому, что имена _m\_state_ и _state_ схожи меж собой, и программист не обратил на это внимания\.
Исправим код:
```cpp
....
OPENVINO_ASSERT(state->get_element_type() ==
m_state->get_element_type(),
"Wrong tensor type." );
OPENVINO_ASSERT(state->get_byte_size() ==
m_state->get_byte_size(),
"Blob size of tensors are not equal.");
....
```
**Фрагмент N10**
```cpp
void SubgraphExtractor::add_new_inputs(const std::vector<
InputEdge>& new_inputs,
const bool merge_inputs )
{
....
auto it = std::find_if(new_inputs.begin(), new_inputs.begin(),
[&](const InputEdge& input_edge)
{
return get_input_tensor_name(m_onnx_graph,
input_edge) == input.first;
} );
....
}
```
Предупреждение анализатора:
[V539](https://pvs-studio.ru/ru/docs/warnings/v539/) \[CERT\-CTR53\-CPP\] Consider inspecting iterators which are being passed as arguments to function 'find\_if'\. [subgraph\_extraction\.cpp](https://github.com/openvinotoolkit/openvino/blob/2d8ac08bf1f87f8ac455eae381213b52e781fe8c/src/frontends/onnx/frontend/src/detail/subgraph_extraction.cpp) 300
Если мы обратим внимание на вызов функции _std::find\_if_, то заметим, что вторым аргументом должен быть вызов _new\_inputs\.end\(\)_\. В текущем состоянии код всегда будет возвращать _new\_inputs\.begin\(\)_\.
Исправим код:
```cpp
....
auto it = std::find_if(new_inputs.begin(), new_inputs.end(),
[&](const InputEdge& input_edge)
{
return get_input_tensor_name(
m_onnx_graph, input_edge) == input.first;
});
....
```
**Фрагмент N11**
```cpp
std::vector inConfs;
....
MemoryDescPtr Node::getBaseMemDescAtInputPort(size_t portNum) const
{
if (auto primDesc = getSelectedPrimitiveDescriptor())
{
const auto& inConfs = primDesc->getConfig().inConfs;
if (inConfs.size() < portNum) // N1
{
OPENVINO_THROW("Can't get input memory desc at port: ",
portNum, ", incorrect port number" );
}
return inConfs[portNum].getMemDesc(); // N2
}
OPENVINO_THROW("Can't get input memory desc,
primitive descriptor is not selected");
}
```
Предупреждение анализатора:
[V557](https://pvs-studio.ru/ru/docs/warnings/v557/) \[CERT\-ARR30\-C\] Array overrun is possible\. The 'portNum' index is pointing beyond array bound\. [node\.cpp](https://github.com/openvinotoolkit/openvino/blob/2d8ac08bf1f87f8ac455eae381213b52e781fe8c/src/plugins/intel_cpu/src/node.cpp) 402
На первый взгляд, в этом фрагменте кода нет ничего не обычного, и кажется, что анализатор ругается зря\. Но нет\. Чтобы было проще объяснить, я отметил строки, на которые нужно обратить внимание\.
В строке N1 в условии проверяется выражение _inConfs\.size\(\) < portNum_\. Условие становится _false_, когда _portNum <\= inConfs\.size\(\)_\. Затем в строке N2 происходит доступ к контейнеру _inConfs_\. Доступ к нему должен происходить по индексам в диапазоне \[0 \.\. N – 1\]\. Однако в граничном случае, когда _portNum \=\= inConfs\.size\(\)_, произойдёт выход за границу контейнера, что ведёт к неопределённому поведению\.
Верная проверка должна выглядеть следующим образом:
```cpp
if (portNum >= inConfs.size()) { .... }
```
Я также поменял операнды местами, поскольку, по моему скромному мнению, читается такая проверка человеком проще\.
Прочитав об этой ошибке, читатель может вызвать пояснительную бригаду: "В этом примере нет ни опечаток, ни проблем с copy\-paste, тогда что он здесь делает?" Дело в том, что эту ошибку размножили:
```cpp
....
std::vector outConfs;
....
MemoryDescPtr Node::getBaseMemDescAtOutputPort(size_t portNum) const
{
if (auto primDesc = getSelectedPrimitiveDescriptor())
{
const auto& outConfs = primDesc->getConfig().outConfs;
if (outConfs.size() < portNum) // <=
{
OPENVINO_THROW("Can't get output memory desc at port: ",
portNum, ", incorrect port number" );
}
return outConfs[portNum].getMemDesc(); // <=
}
OPENVINO_THROW("Can't get output memory desc,
primitive descriptor is not selected");
}
```
Предупреждение анализатора:
[V557](https://pvs-studio.ru/ru/docs/warnings/v557/) \[CERT\-ARR30\-C\] Array overrun is possible\. The 'portNum' index is pointing beyond array bound\. [node\.cpp](https://github.com/openvinotoolkit/openvino/blob/2d8ac08bf1f87f8ac455eae381213b52e781fe8c/src/plugins/intel_cpu/src/node.cpp) 413
Код этих двух функций практически совпадает\. Очень похоже на то, что одну из них написали путём полного копирования другой, и затем сделали небольшие изменения: переименовали локальную переменную и воспользовались другим полем объекта, поменяли сообщения при бросках исключений\. Но ошибка при этом также перекочевала и во вторую функцию\.
Поправим и её:
```cpp
if (portNum >= outConfs.size()) { .... }
```
А вообще, здесь так и напрашивается рефакторинг: код из этих двух функций стоит выделить в одну общую и затем переиспользовать её\.
**Фрагмент N12**
А сейчас сыграем в мини\-игру: вам надо найти опечатки в коде проекта OpenVINO\. Кто нашёл, тот молодец\! Кто не нашёл, тоже молодцы\! Однако, надеюсь, всем стало очевидно — этот пример является одной большой причиной использовать статический анализатор\.
Найдите здесь опечатки:
```cpp
template
using caseless_unordered_map = std::unordered_map, CaselessEq>;
using TypeToNameMap = ov::intel_cpu::
caseless_unordered_map;
static const TypeToNameMap& get_type_to_name_tbl() {
static const TypeToNameMap type_to_name_tbl = {
{"Constant", Type::Input},
{"Parameter", Type::Input},
{"Result", Type::Output},
{"Eye", Type::Eye},
{"Convolution", Type::Convolution},
{"GroupConvolution", Type::Convolution},
{"MatMul", Type::MatMul},
{"FullyConnected", Type::FullyConnected},
{"MaxPool", Type::Pooling},
{"AvgPool", Type::Pooling},
{"AdaptiveMaxPool", Type::AdaptivePooling},
{"AdaptiveAvgPool", Type::AdaptivePooling},
{"Add", Type::Eltwise},
{"IsFinite", Type::Eltwise},
{"IsInf", Type::Eltwise},
{"IsNaN", Type::Eltwise},
{"Subtract", Type::Eltwise},
{"Multiply", Type::Eltwise},
{"Divide", Type::Eltwise},
{"SquaredDifference", Type::Eltwise},
{"Maximum", Type::Eltwise},
{"Minimum", Type::Eltwise},
{"Mod", Type::Eltwise},
{"FloorMod", Type::Eltwise},
{"Power", Type::Eltwise},
{"PowerStatic", Type::Eltwise},
{"Equal", Type::Eltwise},
{"NotEqual", Type::Eltwise},
{"Greater", Type::Eltwise},
{"GreaterEqual", Type::Eltwise},
{"Less", Type::Eltwise},
{"LessEqual", Type::Eltwise},
{"LogicalAnd", Type::Eltwise},
{"LogicalOr", Type::Eltwise},
{"LogicalXor", Type::Eltwise},
{"LogicalNot", Type::Eltwise},
{"Relu", Type::Eltwise},
{"LeakyRelu", Type::Eltwise},
{"Gelu", Type::Eltwise},
{"Elu", Type::Eltwise},
{"Tanh", Type::Eltwise},
{"Sigmoid", Type::Eltwise},
{"Abs", Type::Eltwise},
{"Sqrt", Type::Eltwise},
{"Clamp", Type::Eltwise},
{"Exp", Type::Eltwise},
{"SwishCPU", Type::Eltwise},
{"HSwish", Type::Eltwise},
{"Mish", Type::Eltwise},
{"HSigmoid", Type::Eltwise},
{"Round", Type::Eltwise},
{"PRelu", Type::Eltwise},
{"Erf", Type::Eltwise},
{"SoftPlus", Type::Eltwise},
{"SoftSign", Type::Eltwise},
{"Select", Type::Eltwise},
{"Log", Type::Eltwise},
{"BitwiseAnd", Type::Eltwise},
{"BitwiseNot", Type::Eltwise},
{"BitwiseOr", Type::Eltwise},
{"BitwiseXor", Type::Eltwise},
{"Reshape", Type::Reshape},
{"Squeeze", Type::Reshape},
{"Unsqueeze", Type::Reshape},
{"ShapeOf", Type::ShapeOf},
{"NonZero", Type::NonZero},
{"Softmax", Type::Softmax},
{"Reorder", Type::Reorder},
{"BatchToSpace", Type::BatchToSpace},
{"SpaceToBatch", Type::SpaceToBatch},
{"DepthToSpace", Type::DepthToSpace},
{"SpaceToDepth", Type::SpaceToDepth},
{"Roll", Type::Roll},
{"LRN", Type::Lrn},
{"Split", Type::Split},
{"VariadicSplit", Type::Split},
{"Concat", Type::Concatenation},
{"ConvolutionBackpropData", Type::Deconvolution},
{"GroupConvolutionBackpropData", Type::Deconvolution},
{"StridedSlice", Type::StridedSlice},
{"Slice", Type::StridedSlice},
{"Tile", Type::Tile},
{"ROIAlign", Type::ROIAlign},
{"ROIPooling", Type::ROIPooling},
{"PSROIPooling", Type::PSROIPooling},
{"DeformablePSROIPooling", Type::PSROIPooling},
{"Pad", Type::Pad},
{"Transpose", Type::Transpose},
{"LSTMCell", Type::RNNCell},
{"GRUCell", Type::RNNCell},
{"AUGRUCell", Type::RNNCell},
{"RNNCell", Type::RNNCell},
{"LSTMSequence", Type::RNNSeq},
{"GRUSequence", Type::RNNSeq},
{"AUGRUSequence", Type::RNNSeq},
{"RNNSequence", Type::RNNSeq},
{"FakeQuantize", Type::FakeQuantize},
{"BinaryConvolution", Type::BinaryConvolution},
{"DeformableConvolution", Type::DeformableConvolution},
{"TensorIterator", Type::TensorIterator},
{"Loop", Type::TensorIterator},
{"ReadValue", Type::MemoryInput}, // for construction from name
// ctor, arbitrary name is used
{"Assign", Type::MemoryOutput}, // for construction from layer ctor
{"Convert", Type::Convert},
{"NV12toRGB", Type::ColorConvert},
{"NV12toBGR", Type::ColorConvert},
{"I420toRGB", Type::ColorConvert},
{"I420toBGR", Type::ColorConvert},
{"MVN", Type::MVN},
{"NormalizeL2", Type::NormalizeL2},
{"ScatterUpdate", Type::ScatterUpdate},
{"ScatterElementsUpdate", Type::ScatterElementsUpdate},
{"ScatterNDUpdate", Type::ScatterNDUpdate},
{"Interpolate", Type::Interpolate},
{"RandomUniform", Type::RandomUniform},
{"ReduceL1", Type::Reduce},
{"ReduceL2", Type::Reduce},
{"ReduceLogicalAnd", Type::Reduce},
{"ReduceLogicalOr", Type::Reduce},
{"ReduceMax", Type::Reduce},
{"ReduceMean", Type::Reduce},
{"ReduceMin", Type::Reduce},
{"ReduceProd", Type::Reduce},
{"ReduceSum", Type::Reduce},
{"ReduceLogSum", Type::Reduce},
{"ReduceLogSumExp", Type::Reduce},
{"ReduceSumSquare", Type::Reduce},
{"Broadcast", Type::Broadcast},
{"EmbeddingSegmentsSum", Type::EmbeddingSegmentsSum},
{"EmbeddingBagPackedSum", Type::EmbeddingBagPackedSum},
{"EmbeddingBagOffsetsSum", Type::EmbeddingBagOffsetsSum},
{"Gather", Type::Gather},
{"GatherElements", Type::GatherElements},
{"GatherND", Type::GatherND},
{"GridSample", Type::GridSample},
{"OneHot", Type::OneHot},
{"RegionYolo", Type::RegionYolo},
{"ShuffleChannels", Type::ShuffleChannels},
{"DFT", Type::DFT},
{"IDFT", Type::DFT},
{"RDFT", Type::RDFT},
{"IRDFT", Type::RDFT},
{"Abs", Type::Math},
{"Acos", Type::Math},
{"Acosh", Type::Math},
{"Asin", Type::Math},
{"Asinh", Type::Math},
{"Atan", Type::Math},
{"Atanh", Type::Math},
{"Ceil", Type::Math},
{"Ceiling", Type::Math},
{"Cos", Type::Math},
{"Cosh", Type::Math},
{"Floor", Type::Math},
{"HardSigmoid", Type::Math},
{"If", Type::If},
{"Neg", Type::Math},
{"Reciprocal", Type::Math},
{"Selu", Type::Math},
{"Sign", Type::Math},
{"Sin", Type::Math},
{"Sinh", Type::Math},
{"SoftPlus", Type::Math},
{"Softsign", Type::Math},
{"Tan", Type::Math},
{"CTCLoss", Type::CTCLoss},
{"Bucketize", Type::Bucketize},
{"CTCGreedyDecoder", Type::CTCGreedyDecoder},
{"CTCGreedyDecoderSeqLen", Type::CTCGreedyDecoderSeqLen},
{"CumSum", Type::CumSum},
{"DetectionOutput", Type::DetectionOutput},
{"ExperimentalDetectronDetectionOutput",
Type::ExperimentalDetectronDetectionOutput},
{"LogSoftmax", Type::LogSoftmax},
{"TopK", Type::TopK},
{"GatherTree", Type::GatherTree},
{"GRN", Type::GRN},
{"Range", Type::Range},
{"Proposal", Type::Proposal},
{"ReorgYolo", Type::ReorgYolo},
{"ReverseSequence", Type::ReverseSequence},
{"ExperimentalDetectronTopKROIs",
Type::ExperimentalDetectronTopKROIs},
{"ExperimentalDetectronROIFeatureExtractor",
Type::ExperimentalDetectronROIFeatureExtractor},
{"ExperimentalDetectronPriorGridGenerator",
Type::ExperimentalDetectronPriorGridGenerator},
{"ExperimentalDetectronGenerateProposalsSingleImage",
Type::ExperimentalDetectronGenerateProposalsSingleImage},
{"ExtractImagePatches", Type::ExtractImagePatches},
{"GenerateProposals", Type::GenerateProposals},
{"Inverse", Type::Inverse},
{"NonMaxSuppression", Type::NonMaxSuppression},
{"NonMaxSuppressionIEInternal", Type::NonMaxSuppression},
{"NMSRotated", Type::NonMaxSuppression},
{"MatrixNms", Type::MatrixNms},
{"MulticlassNms", Type::MulticlassNms},
{"MulticlassNmsIEInternal", Type::MulticlassNms},
{"Multinomial", Type::Multinomial},
{"Reference", Type::Reference},
{"Subgraph", Type::Subgraph},
{"PriorBox", Type::PriorBox},
{"PriorBoxClustered", Type::PriorBoxClustered},
{"Interaction", Type::Interaction},
{"MHA", Type::MHA},
{"Unique", Type::Unique},
{"Ngram", Type::Ngram},
{"ScaledDotProductAttention", Type::ScaledDotProductAttention},
{"ScaledDotProductAttentionWithKVCache",
Type::ScaledDotProductAttention},
{"PagedAttentionExtension", Type::ScaledDotProductAttention},
{"RoPE", Type::RoPE},
{"GatherCompressed", Type::Gather},
{"CausalMaskPreprocess", Type::CausalMaskPreprocess},
};
return type_to_name_tbl;
}
```
Забавно, что многие, увидев приведённый выше код, сочтут выполнение задачи по поиску ошибок в нём неразумной потерей времени\. Как результат, сразу пролистают сюда, дабы посмотреть ответ\.
Самое забавное, что, понимая всю неэффективность и учитывая все трудозатраты, большинство программистов продолжают вручную искать ошибки вместо того, чтобы использовать технологию статического анализа\.
Казалось бы, что может быть проще: запускаем анализ и после смотрим на предупреждения с уже готовым списком ошибок\. Не надо тратить время на поиск проблемных мест — они уже подсвечены\. Остаётся только исправлять\.
Предупреждения анализатора:
1. [V766](https://pvs-studio.ru/ru/docs/warnings/v766/) An item with the same key '"Abs"' has already been added\. [cpu\_types\.cpp](https://github.com/openvinotoolkit/openvino/blob/2d8ac08bf1f87f8ac455eae381213b52e781fe8c/src/plugins/intel_cpu/src/cpu_types.cpp) 178
1. [V766](https://pvs-studio.ru/ru/docs/warnings/v766/) An item with the same key '"SoftPlus"' has already been added\. [cpu\_types\.cpp](https://github.com/openvinotoolkit/openvino/blob/2d8ac08bf1f87f8ac455eae381213b52e781fe8c/src/plugins/intel_cpu/src/cpu_types.cpp) 198
Если кратко и по делу, то вот они — опечатки:
```cpp
static const TypeToNameMap& get_type_to_name_tbl() {
static const TypeToNameMap type_to_name_tbl = {
....,
{"Abs", Type::Eltwise}, // <=
....,
{"SoftPlus", Type::Eltwise}, // <=
....,
{"Abs", Type::Math}, // <=
....,
{"SoftPlus", Type::Math}, // <=
....,
};
return type_to_name_tbl;
}
```
Очевидно, что одинаковых значений быть не должно, и дубликаты никогда не будут использованы\.
## Заключение
Вот такое вот интересное приключение по опечаткам у нас получилось\.
Это была первая часть статьи про проверку кода проекта OpenVINO\. Желаю вам быть более аккуратными, и да прибудет с вами сила концентрации внимания\.
Всю информацию мы, конечно же, передадим разработчикам и будем надеяться, что баги в ближайшем будущем исправят\.
Хочется ещё раз напомнить: найденные опечатки и связанные с ними ошибки говорят лишь о том, что программисты тоже люди\. А для счастья, \(и исправления ошибок в коде\) им всего лишь нужен хотя и маленький, но эффективный и свой — статический анализатор кода\.
И, как у нас уже исторически сложилось, предлагаю [попробовать](https://pvs-studio.ru/ru/pvs-studio/try-free/) наш анализатор PVS\-Studio\. Для Open Source проектов у нас [предоставляется](https://pvs-studio.ru/ru/order/open-source-license/) бесплатная лицензия\.
Берегите себя и всего доброго\!