code2vec 使用与安装指南

code2vec 使用与安装指南

code2vec TensorFlow code for the neural network presented in the paper: "code2vec: Learning Distributed Representations of Code" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/code2vec

项目概述

code2vec 是一个基于 TensorFlow 实现的神经网络模型，旨在学习代码的分布式表示。本项目源自论文《code2vec: Learning Distributed Representations of Code》，发表于POPL'2019。它主要通过分析Java源码来预测方法名，但设计上可以适应更多编程语言。项目提供了两种模型实现：一种基于纯TensorFlow，另一种使用TensorFlow的Keras API。

目录结构及介绍

以下是code2vec项目的主要目录结构和重要文件说明：

- code2vec/
  ├── CSharpExtractor/        # 处理C#代码的相关组件
  ├── JavaExtractor/         # 处理Java代码的相关组件
  ├── images/                 # 项目相关的图像资料
  ├── .gitignore             # Git忽略文件列表
  ├── CITATION.cff           # 引用信息
  ├── LICENCE                # 许可协议文件
  ├── README.md               # 项目读我文件，包含基本说明和快速入门指导
  ├── __init__.py             # 包初始化文件
  ├── build_extractor.sh     # 构建提取器的脚本
  ├── code2vec.py             # 主要的code2vec模型定义
  ├── common.py               # 共享工具函数
  ├── config.py               # 配置参数文件，用于调整训练细节
  ├── extractor.py            # 模型的提取逻辑
  ├── interactive_predict.py  # 交互式预测示例
  ├── ...                     # 还有许多其他支持文件如数据预处理、训练、模型保存等

启动文件介绍

• train.sh: 训练新模型的脚本。你需要首先准备或下载预处理的数据集，然后运行这个脚本来开始模型训练。
• preprocess.sh: 数据预处理脚本，用于从原始源代码中创建code2vec能够使用的数据集。
• predict.sh (未直接列出，但假设存在): 假定有这样一个脚本，用于加载已训练好的模型并进行预测操作。

项目的配置文件介绍

• config.py: 此文件包含了所有可调整的超参数，对于模型的行为有直接影响。你可以在这里设置如学习率、批次大小、隐藏层大小等关键参数。在尝试训练新的model之前，深入理解这里的每个配置选项是至关重要的。

快速配置指南

1. 修改配置: 打开config.py，这里可以定制化训练过程的多个方面，比如优化器的选择、学习率、网络层数和节点数等。
2. 数据路径: 确保你的数据集路径在train.sh和preprocess.sh脚本中被正确指向。
3. 模型保存与加载路径: 在训练前确认模型存储的位置，并在需要时修改加载预先训练模型的路径。

通过以上步骤，你将能够理解和调整code2vec项目以满足特定的研究或应用需求。记得在执行任何脚本之前，确保你的环境已经配置好所需的Python版本、TensorFlow以及相关依赖库。

code2vec TensorFlow code for the neural network presented in the paper: "code2vec: Learning Distributed Representations of Code" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/code2vec