微软开源项目：基于图的代码生成模型常见问题解决方案

微软开源项目：基于图的代码生成模型常见问题解决方案

graph-based-code-modelling Code for "Generative Code Modeling with Graphs" (ICLR'19) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/graph-based-code-modelling

项目基础介绍

本项目是微软开源的一个研究原型，旨在利用图模型对程序代码进行表示和生成。项目由三个主要组件组成：

1. 一个C#程序，用于从C#源文件中提取简化后的程序图。
2. 一个基于TensorFlow的模型，用于学习程序图的表示。
3. 一个基于TensorFlow的生成模型，用于根据程序上下文生成新的代码表达式。

主要编程语言为C#（用于数据提取）和Python（用于模型训练和代码生成）。

新手常见问题及解决步骤

问题一：如何安装和配置项目环境？

问题描述： 新手用户可能不知道如何正确安装和配置项目所需的环境。

解决步骤：

1. 安装.NET Core SDK以确保C#项目可以编译和运行。
2. 安装Python和pip，以及TensorFlow库，确保Python项目可以运行。
3. 克隆项目到本地目录：git clone https://github.com/microsoft/graph-based-code-modelling.git
4. 进入DataExtraction目录，使用Visual Studio或其他IDE打开C#项目，并构建解决方案。
5. 进入Models目录，使用pip安装所需的Python依赖库。
6. 根据README文件中的说明，执行相应的Python脚本以训练或测试模型。

问题二：如何运行数据提取程序？

问题描述： 用户可能不清楚如何运行C#项目来提取数据。

解决步骤：

1. 确保已按照问题一的步骤安装和配置了环境。
2. 在DataExtraction目录中，找到并打开C#项目。
3. 配置项目的输入参数，如源代码目录和输出目录。
4. 运行项目，项目将提取源代码中的程序图和表达式，并将结果保存在指定的输出目录。

问题三：如何训练和测试代码生成模型？

问题描述： 用户可能不熟悉如何使用Python项目来训练和测试代码生成模型。

解决步骤：

1. 确保已按照问题一的步骤安装和配置了环境。
2. 在Models目录中，运行提供的Python脚本，开始模型的训练或测试。
3. 根据需要调整脚本中的参数，如训练数据路径、测试数据路径、模型配置等。
4. 运行脚本，根据脚本中的指示和输出信息进行模型训练或测试。
5. 查看结果，评估模型的性能，并根据需要进行调整。

以上是针对新手的三个常见问题及其详细解决步骤。在实际操作过程中，请参考项目的README文件和官方文档，以获取更多细节和指导。

graph-based-code-modelling Code for "Generative Code Modeling with Graphs" (ICLR'19) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/graph-based-code-modelling