deepwukong复现

### 关于 DeepWukong 的复现教程及常见报错解决方案 #### 一、DeepWukong 简介 DeepWukong 是一种利用深度图神经网络 (Deep Graph Neural Network, DGNN) 进行静态检测软件漏洞的方法[^1]。它通过构建程序依赖图并应用 GNN 来识别潜在的安全缺陷。 --- #### 二、实验环境搭建 为了成功复现 DeepWukong，需确保以下环境配置正确： 1. **Python 版本**: 推荐 Python 3.8 或更高版本。 2. **CUDA 和 cuDNN**: - CUDA 应设置为兼容的版本（如引用中的 `cuda11.3`），以避免因硬件不匹配引发错误[^2]。 - 安装对应版本的 cuDNN 并验证其功能正常。 3. **PyTorch 及其他依赖库**: - PyTorch 是核心框架之一，建议安装与 CUDA 兼容的版本。 - 使用 pip 命令安装其余必要依赖项： ```bash pip install -r requirements.txt ``` 4. **数据集准备**: - 下载官方提供的预处理数据集或自行生成测试样本。 - 数据路径应严格遵循项目结构说明。 --- #### 三、常见报错及其解决方法 ##### 1. 导入模块失败 (`ModuleNotFoundError`) 如果运行代码时提示缺少某些包（如 matplotlib、tqdm 等），可按照如下方式解决[^4]: - 打开 IDE 设置界面（如 PyCharm 中 File -> Settings -> Project Interpreter）。 - 添加缺失的包并通过 `pip` 安装，例如： ```bash pip install matplotlib tqdm numpy scipy torch torchvision dgl ``` ##### 2. GPU 不可用 (`RuntimeError: CUDA out of memory.`) 当模型训练过程中出现显存不足的情况，可以尝试以下措施： - 减少批量大小（batch size）参数值。 - 清理不必要的变量释放内存资源。 - 更新驱动程序至最新稳定版。 ##### 3. 图形化工具异常 部分可视化操作可能由于未正确初始化而崩溃。确认 Matplotlib 后端支持当前操作系统平台，并执行以下命令启用交互模式： ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.switch_backend('agg') # 对服务器无 GUI 场景适用 ``` ##### 4. 训练过程卡死或者超时退出 这通常是因为数据加载器效率低下所致。优化 DataLoader 参数比如 num_workers 数量以及 pin_memory 标志位有助于提升性能表现。 --- #### 四、具体案例分析 假设你在切换分支期间遇到了类似于 `(HEAD detached at origin/maptrv2)` 的状态，则表明 Git 工作区脱离了主干线程。此时应回退至上一次稳定的提交记录点后再继续开发活动： ```bash git checkout main # 返回默认分支 git pull # 获取远程更新内容 ``` 另外，在调试阶段发现 SQL 注入类安全风险时，请参照既定修补策略来增强应用程序防护能力[^3]。 --- ### 总结 以上即为针对 DeepWukong 实验复现所涉及的主要环节概述及相关问题排查指南。希望对你有所帮助！ ---