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AI帮你写Python,安装只需5步,还能任你调教 | 开源

www.lamaebrahim.com2019-07-15
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来自凹庙的鱼和羊[

量子报告|公共号码QbitAI

逐行敲击代码就像手动移动砖块一样。聪明的计划说:我们想要解放生产力!

例如:

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在机器学习的时代,AI智能完成代码不再是梦想。各种IDE和插件都试图帮助程序减少击键次数并延长键盘的使用寿命(雾。

斯里兰卡的一项计划也加入了Cares键盘协会。他试图通过简单的深度学习模型实现自动完成Python代码的目标。效果出乎意料的好。该项目现已开源!

简单的模型也很强大

持有实验心态,在这个项目中,斯里兰卡兄弟只使用了一个简单的LSTM(长短期记忆)模型。

用于进行预测的算法是波束搜索,一种启发式图搜索算法。在每个步骤执行深度扩展时,群集搜索仅保留一些更高质量的节点,从而减少空间消耗并提高时间效率。使用群集搜索算法最多可预测10个字符。

提供给模型的数据是标记化的Python代码,其中预先清除注释,字符串和空行。

训练效果如下:

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绿色字母是自动完成开始的位置。按TAB键选择完成。突出显示的部分是AI补充的代码。

小格说,在如此简单的模型下,使用深度学习自动完成Python代码,你仍然可以减少30-50%的击键次数,真的很惊喜!

在GitHub上,小戈提供了一个Python解析器,只要你用另一种语言编写解析器,这个程序就可以扩展到其他语言,Java自动完成,C自动完成等等。

如何使用

想测试效果吗?

没问题,您只需五步即可训练自己的自动完成模型。

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1.安装机器学习的实验环境(实验,请参阅本文末尾)。

2.将数据复制到

3.运行extract_code.py来收集所有python文件,对它们进行编码并将它们合并到all.py中。

4.运行evaluate.py以评估模型。

5.运行train.py培训模型。

还需要成长

方法简单,效果很好。听起来这个项目有很大的潜力。然而,理想是非常充实,现实仍然有点瘦。这个新的人工智能仍然面临着许多增长挑战。

挑战1:效率太低

首先是它的性能尚未满足实际使用的需要。由于编辑器集成商的限制,群集搜索算法效率低下,有时可以完成代码,您可以手动键入几行代码。

斯里兰卡的弟弟说,他们将在下一步尝试使用不同的架构来改善推理性能。您也可以与他们分享想法和建议。

挑战2:老年人很强大

Reddit网友还指出,使用机器学习来完成代码的想法已经成功实施,例如让Trite Ventures投资Kite。

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全球有超过30,000名Python开发人员使用Kite,它被誉为当今最好的Python自动完成工具。您不仅可以完成代码,Kite还可以帮助您跳过文档,了解其他人如何实时使用该功能,还可以在您的自定义代码库中提供定义和用法。

即使是Python的父亲也不禁赞美风筝:这真的很酷。

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与弟弟风筝相比,这个项目还很不成熟,但风筝没有开源。用作补充的云引擎也引发了有关安全性的问题。有网友说:

如果你在工作中使用风筝,你公司的法律部门不怕发疯。

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另外,有网友想知道人工智能与Pycharm相比如何?毕竟,Pycharm的自动完成已经非常有用。

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Github:

实验室:

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