本發(fā)明屬于軟件缺陷預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種基于代碼可視化學(xué)習(xí)的軟件缺陷預(yù)測(cè)方法，該軟件缺陷預(yù)測(cè)方法包括如下：步驟1.數(shù)據(jù)收集與標(biāo)記；步驟2.代碼片段可視化表示；步驟3.微調(diào)預(yù)訓(xùn)練Efficientnet特征提取模型，得到符合源代碼特性的缺陷預(yù)測(cè)模型；步驟4.根據(jù)微調(diào)后得到的缺陷預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)被測(cè)源代碼缺陷狀態(tài)的預(yù)測(cè)。本發(fā)明通過(guò)將源代碼文件中代碼片段可視化為圖像，以便捕獲源文件的語(yǔ)義和結(jié)構(gòu)信息，同時(shí)通過(guò)微調(diào)已經(jīng)訓(xùn)練好的基于圖片的深度學(xué)習(xí)特征提取模型，來(lái)構(gòu)建一個(gè)新的端到端的深度學(xué)習(xí)缺陷預(yù)測(cè)模型，擺脫了基于自然語(yǔ)言模型受限于訓(xùn)練詞向量表示的限制，提高了軟件缺陷預(yù)測(cè)模型的性能和通用型，合理分配了測(cè)試資源，提高了軟件質(zhì)量。