vanilla-neural-commit-suggester:从源代码生成Java项目的提交消息-java project s...

神经提交建议器 这是在FOSDEM 19上针对。 它已被移植到Sockeye 2，并且现在基于Transformer。 安装 通过以下步骤安装Sockeye框架： pip install sockeye -r requirements.gpu-cu100.txt 训练机器翻译 数据已被标记。 执行train-suggester.sh 。 如果您有GPU，请注释掉--use-cpu标志。 每3 x Tesla P100（或1 x V100）上将需要大约13GB的GPU RAM。 5小时后，复杂度已经很低，但是训练进行了12小时，然后才提前停止。 预测提交消息 您可以通过以下方式来预测提交消息：通过使用--model参数指定模型目录，并在作为--input参数传递的文件中发送差异文件，每行一个差异文件（请继续阅读以获取准确的规格）。 输出提交消息进入--output参数指定的文件中。