近日，Reddit 上的一篇帖子引起了網(wǎng)友的熱議。帖子作者「mlvpj」稱：

「我們使用深度學習完成了一個簡單的項目，可以自動進行 Python 代碼補全。」

根據(jù)介紹，該項目基于 LSTM 模型，訓練后，負責對代碼的缺失部分進行補全。評價模型的方法是判斷節(jié)省了多少的按鍵信息——即模型給出長度為 L 的代碼建議，如果和真實的代碼匹配，則節(jié)省 L - 1 個鍵入操作。實驗結(jié)果說明，大約可?以節(jié)省 30%-50% 的?時間鍵入成本?。

作者在帖子中表示，他們接下來會嘗試不同的架構(gòu)，并提高推斷的表現(xiàn)。而現(xiàn)在的模型推斷很慢，不能實際使用。作者已在 GitHub 開源了項目代碼：

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在項目開發(fā)中，優(yōu)秀的代碼自動補全工具可以提升工作效率。然而，近來的 IDE 基本都使用搜索方法進行補全，在一些場景下效果不佳。近日，有開源項目用深度學習模型進行代碼補全，顯示出非常有潛力的效果。

我們知道很多 IDE 提供自動補全功能，這款工具又有什么區(qū)別呢？

和 IDE 的自動補全有什么區(qū)別

該項目對 Python 代碼的自動補全與傳統(tǒng) IDE(如 PyCharm)等不同。IDE 補全基于檢索方法，需要從已有代碼中進行搜索。

以 PyCharm 中的基本補全(Basic Completion)方法為例。基本補全可幫助補全可見區(qū)域的類、方法、關鍵詞代碼。使用時，PyCharm 會分析補全使用情況，并提供當前位置可能的選擇。如果是對空間、參數(shù)或變量聲明進行補全，則 PyCharm 會基于類別提供一系列可能的命名。

當出現(xiàn)已定義的類、函數(shù)、模塊和變量時，基本補全就會啟動。

此外，PyCharm 也提供智能補全等其他補全功能，但基本上都需要對已有文本進行搜索，根據(jù)位置和類型判斷補全的方法。這些方法都沒有配置機器學習模型。

Pycharm 的自動補全介紹：

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網(wǎng)友評價

項目開源后，有些網(wǎng)友對作者提出了質(zhì)疑：

「我們已經(jīng)有很多很好用的自動補全工具了，比如 kite(一個可以在 IDE 上使用的插件)，為什么還要費心搞個機器學習模型？」

在討論中，有人提出，一些無良的自動補全工具會悄悄上傳代碼到他們的服務器中，(而自行訓練的深度學習模型不存在這個問題)。

也有人提出，其實不一定要用 LSTM 模型，隱馬爾科夫模型在處理序列數(shù)據(jù)上效果也很好。

此外，也有網(wǎng)友建議使用 CuDNN 加速 LSTM 的推斷過程。這樣能大大提升推斷速度，集成到 IDE 中也就有了可能。.

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總結(jié)

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