python_autocomplete:用于python自动完成的简单神经网络 源码
:white_medium_star: 我们在重写了一个更简单的版本,并打算保留一段时间。 我们开始研究玩具项目,以了解简单的LSTM模型可以很好地自动完成python代码。 通过在大多数文件中节省30%以上的击键,而在某些文件中节省近50%的击键,可以提供相当不错的结果。 我们通过做出一个(最佳)预测并用一个键选择它来计算保存的键击。 我们进行波束搜索以找到预测,最多可以预测10个字符。 到目前为止,如果您想了解编辑器集成,那就太低了。 我们在清除Python代码中的注释,字符串和空白行后进行训练和预测。 在标记化python代码后对模型进行训练。 它似乎比使用字节对编码的字符级预测
文件列表
python_autocomplete-master.zip
(预估有个21文件)
python_autocomplete-master
logs
simple_lstm
2a86d636936d11eab8740dffb016e7b1
source.diff
29KB
indicators.yaml
172B
tensorboard
events.out.tfevents.1589190774.varuna-small.31006.5.v2
3.91MB
run.yaml
349B
checkpoints
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