用这套模型,让你轻松省去50%码代码的时间

时间:2019-07-16 来源:www.uddyb.com

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“我们使用深度学习来完成一个自动完成Python代码的简单项目。”

根据介绍,该项目基于LSTM模型,经过培训后,它负责补充代码中缺失的部分。评估模型的方法是确定保存了多少关键信息。该模型给出了长度为L的代码建议。如果它与实际代码匹配,则可以节省L-1类型。实验结果表明,大约30%-50%的时间可以节省。

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推断当前模型很慢并且不能使用。作者在GitHub上有开源项目代码

在项目开发中,优秀的代码自动完成工具可以提高工作效率。但是,最近的IDE基本上使用搜索方法来完成它们,这在某些情况下无效。最近,有一些开源项目使用深度学习模型进行代码完成,显示出非常有希望的结果。

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我们知道许多IDE都提供自动完成功能。这个工具有什么区别?

自动完成和IDE有什么区别?

该项目对Python代码的自动补全与传统IDE(如PyCharm)等不同.IDE补全基于检索方法,需要从已有代码中进行搜索。

以PyCharm中的基本补全(Basic Completion)方法为例。基本补全可帮助补全可见区域的类,方法,关键词代码。使用时,PyCharm会分析补全使用情况,并提供当前位置可能的选择。如果是对空间,参数或变量声明进行补全,则PyCharm会基于类别提供一系列可能的命名。

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当出现已定义的类,函数,模块和变量时,基本补全就会启动。

此外,PyCharm也提供智能补全等其他补全功能,但基本上都需要对已有文本进行搜索,根据位置和类型判断补全的方法。这些方法都没有配置机器学习模型。

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网友评价

项目开源后,有些网友对作者提出了质疑:

「我们已经有很多很好用的自动补全工具了,比如风筝(一个可以在IDE上使用的插件),为什么还要费心搞个机器学习模型?“

在讨论中,有人提出,一些无良的自动补全工具会悄悄上传代码到他们的服务器中,(而自行训练的深度学习模型不存在这个问题)。

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也有人提出,其实不一定要用LSTM模型,隐马尔科夫模型在处理序列数据上效果也不错。

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