code_search
Code Search Dataset
รหัสสำหรับบทความขนาดกลาง: "วิธีการสร้างการค้นหาความหมายภาษาธรรมชาติสำหรับวัตถุโดยพลการด้วยการเรียนรู้เชิงลึก"
เทคนิคที่นำเสนอในที่นี้เก่าและได้รับการปรับปรุงอย่างมีนัยสำคัญในโครงการต่อมาที่เรียกว่า CodeSearchNet พร้อมด้วยรายงานที่เกี่ยวข้อง
ฉันขอแนะนำให้ดูโปรเจ็กต์ที่กล่าวมาข้างต้นเพื่อดูแนวทางที่ทันสมัยกว่านี้ในหัวข้อนี้ เนื่องจากเมื่อมองย้อนกลับไปโพสต์ในบล็อกนี้ค่อนข้างเป็นการแฮ็กที่น่าเกลียด
คุณสามารถใช้คอนเทนเนอร์เหล่านี้เพื่อสร้างสภาพแวดล้อมที่ผู้เขียนใช้สำหรับบทช่วยสอนนี้ ในกรณีที่มีประโยชน์ ฉันได้จัดเตรียมไฟล์ Requirements.txt ไว้แล้ว อย่างไรก็ตาม เราขอแนะนำเป็นอย่างยิ่งให้ใช้คอนเทนเนอร์นักเทียบท่าที่ให้ไว้ด้านล่าง เนื่องจากการขึ้นต่อกันอาจซับซ้อนในการสร้างด้วยตนเอง
hamelsmu/ml-gpu: ใช้คอนเทนเนอร์นี้กับส่วนที่ผูกกับ GPU ของบทช่วยสอน เราขอแนะนำให้เรียกใช้บทช่วยสอนทั้งหมดบน aws p3.8xlarge และใช้อิมเมจนี้
hamelsmu/ml-cpu: ใช้คอนเทนเนอร์นี้สำหรับส่วนที่ผูกกับ cpu ของบทช่วยสอนนี้
โฟลเดอร์สมุดบันทึกประกอบด้วยสมุดบันทึก Jupyter 5 เล่มที่สอดคล้องกับส่วนที่ 1-5 ของบทช่วยสอน
บทช่วยสอนนี้ถือว่าความรู้เกี่ยวกับเนื้อหาที่นำเสนอในบทช่วยสอนก่อนหน้าเกี่ยวกับแบบจำลองตามลำดับ
เราได้พยายามอย่างเต็มที่เพื่อให้แน่ใจว่าการเรียกใช้บทช่วยสอนนี้จะไม่ยุ่งยากเท่าที่จะเป็นไปได้ หากคุณคิดว่าบางสิ่งสามารถปรับปรุงได้ โปรดส่ง PR!
