输入代码自动生成流程图_输入示例，自动生成代码：TensorFlow官方工具TF-Coder已开源...

如何使编程更加便捷？最近，谷歌 TensorFlow 开源了一个帮助开发者写 TensorFlow 代码的程序合成工具 TF-Coder。

机器之心报道，编辑：魔王、陈萍。

• 项目地址：https://github.com/google-research/tensorflow-coder
• Google Colab 试用地址：https://colab.research.google.com/github/google-research/tensorflow-coder/blob/master/TF-Coder_Colab.ipynb
• 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2003.09040.pdf

用过 TensorFlow 框架的应该都知道，在操纵张量时，需要跟踪多个维度、张量形状和数据类型兼容性，当然还需要考虑数学正确性。此外，TensorFlow 有数百种操作，找到要使用的正确操作也是一项挑战。

那么，除了直接对张量操纵进行编码以外，如果仅通过一个说明性示例进行演示，就能自动获取相应的代码呢？这个想法听起来很诱人，而 TensorFlow Coder（TF-Coder）使这成为可能！

TF-Coder 的原理是：给出期望张量变换的输入 - 输出示例，TF-Coder 运行组合搜索，找出能够执行此变换的 TensorFlow 表达式，并最终输出对应的 TensorFlow 代码。

给出输入 - 输出示例，TF-Coder 在 1.3 秒内找出解决方案。

TF-Coder 的合成算法如下所示：

下面的动图展示了使用 TF-Coder 解决张量操纵问题的过程：