neuro_complete：经过训练的神经网络，可帮助您使用自动完成功能编写神经网络代码

神经完成 是基于对自动完成，不仅受到Python代码同时也对Python源代码训练。 具有讽刺意味的是，它在包含导入的文件上接受了培训。 结果是一个经过训练的神经网络，可以帮助编写神经网络代码。 与其说一个字，不如说是整行。 它使用前几行中的信息提出建议。 可以想象每个人都会有一个神经网络，可以根据自己的神经模型自动完成自己的脚本：-) 但是还没有这个代码。 鼓励您训练自己的数据，使用Neural Complete可以使数据变得更容易。 演示版 首次编写model ，建议将其创建为变量（ model = Sequential() ）。 第二次编写model ，它建议改用它（ model.add(...) ）。 它表明它能够使用上下文！ 最后一行确实包含错误，但是应该在包含更多数据和上下文的情况下变得更加精确。 楷模 包括2个模型，一个基于字符的模型和一个python令牌模型