机器之心整理
参与：思源、一鸣
在项目开发中，优秀的代码自动补全工具可以提升工作效率。然而，近来的IDE基本都使用搜索方法进行补全，在一些场景下效果不佳。近日，有开源项目用深度学习模型进行代码补全，显示出非常有潜力的效果。
近日，Reddit上的一篇帖子引起了网友的热议。帖子作者「mlvpj」称：
「我们使用深度学习完成了一个简单的项目，可以自动进行Python代码补全。」
根据介绍，该项目基于LSTM模型，训练后，负责对代码的缺失部分进行补全。评价模型的方法是判断节省了多少的按键信息——即模型给出长度为L的代码建议，如果和真实的代码匹配，则节省L-1个键入操作。实验结果说明，大约有30%-50%的键入成本可以节省下来。
作者在帖子中表示，他们接下来会尝试不同的架构，并提高推断的表现。而现在的模型推断很慢，不能实际使用。作者已在GitHub开源了项目代码：
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