Пишем код для нейронных сетей с помощью Neural Complete | OTUS

Пишем код для нейронных сетей с помощью Neural Complete

DLE_Deep_5.11-5020-7d2077.png

Существует нейронная сеть, помогающая писать код для нейронных сетей. Это инструмент Neural Complete, представляющий собой интерфейс автодополнения ввода. Он основан на генеративной состязательной нейросети, имеющей архитектуру долгой краткосрочной памяти.

Neural Complete написан на Python, плюс обучен с помощью исходного кода, написанного на Python. Файлы для тренировки включают импортированные элементы из библиотеки Keras. Можно сказать, что перед нами нейросеть, помогающая писать код для нейронных сетей.

Как это работает?

Демонстрацию работы Neural Complete вы можете посмотреть ниже:

neural_complete_demo-20219-fbac06.gif

Когда вы вводите model впервые, Neural Complete предложит вам создать переменную (model = Sequential()). Во 2-й раз инструмент предложит вам уже её использовать (model.add(...)). Таким образом, всё работает в зависимости от контекста.

Парсинг данных

Так как GitHub API не позволяет выполнять поиск по имени файла, автор Neural Complete создал специальный скрипт для сбора данных по спецзапросу, который вы можете изменить с учётом своей задачи. Однако не стоит переусердствовать с парсингом, дабы не «раздражать» GitHub.

Кстати, для обучения модели использовалось всего 26 скриптов.

Разработка

Фронтенд данного проекта писался на Angular 2. Что касается работы с бэкендом, то вам потребуется фреймворк Flask и уже упомянутая выше библиотека Keras .

Если хотите ознакомиться с инструментом подробнее, перейдите по ссылке в соответствующий репозиторий на GitHub.

Не пропустите новые полезные статьи!

Спасибо за подписку!

Мы отправили вам письмо для подтверждения вашего email.
С уважением, OTUS!

Автор
0 комментариев
Для комментирования необходимо авторизоваться
Популярное
Сегодня тут пусто