Python コードは他のプログラミング言語コードに自動的に変換されます

＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃こんにちは、みんな。

Python コードが他のプログラミング言語に自動的に変換されたら、試してみますか?

今日は、Python コードを C コードに自動的に変換できる興味深いプロジェクトを紹介します。これは、アルゴリズムに取り組む学生にとって役立つかもしれません。

1. 実装方法

このプロジェクトは GitHub オープン ソース プロジェクトです。使い方は非常に簡単です。ダウンロード後、依存関係をインストールし、対応する Python スクリプトを実行します。

python3 python2cppconverter.py

次の Python コードを例として取り上げます

def add_something(x, y):
print("casually adding some stuff together")
z = x + y
return z
if __name__ == "__main__":
print('Okay, lets go')
print(add_something(5, 2))

C に変換されたコードは次のとおりです:

// C++ Code generated from Python Code:
#include <iostream>
using namespace std;
int add_something(int x, int y) {
cout << "casually adding some stuff together" << endl;
int z = x + y;
return z;
}
int main() {
cout << "Okay, lets go" << endl;
cout << add_something(5, 2) << endl;
return 0;
}

python2cppconverter.py 実際 上記はOpenAIのAPIを呼び出してコード変換を完了するものです。コア コードは次のとおりです。

openai.Completion.create(engine='code-davinci-002',
prompt=input_prompt,
temperature=temperature,
max_tokens=num_tokens,
stream=STREAM,
stop='===================n',
top_p=1.0,
frequency_penalty=0.0,
presence_penalty=0.0)

は本質的に関数呼び出しであり、エンジン パラメーターはコード変換モデルです。

code-davinci-002 を紹介する前に、まず GPT-3 モデルを理解しましょう。

GPT-3 は、2020 年 5 月に OpenAI によってリリースされたモデルです。このモデルには 1,750 億個のパラメーターが含まれており、これは GPT-2 よりも 2 桁多く、GPT-2 よりも大幅に改善されています。

GPT-3 は、翻訳、質問応答、クローズ タスクを含む多くの NLP データセットで強力なパフォーマンスを実現します。また、単語の解読や実行など、オンザフライ推論やドメイン適応を必要とする一部のタスクでも優れたパフォーマンスを発揮します。算術演算。

code-davinci-002 モデルは GPT-3 の子孫であり、そのトレーニング データには自然言語と GitHub からの数十億行のパブリック コードが含まれています。したがって、コードを理解して生成することができ、十数のプログラミング言語に堪能であり、Python が最も得意です。

つまり、code-davinci-002 モデルは、プログラミング言語間の変換だけでなく、自然言語間の変換、コード内のバグの発見、コードに基づいたドキュメントの作成なども行うことができます。

たとえば、次の例はコード関数のテキスト説明を生成するものです

自然言語へのコード

あなたはしません。将来それを書くことを心配する必要はありません 注釈付きですか？

次の例をもう一度見てください。Python コードの docstring を生成できます。

docstring

他の例については、 OpenAI公式サイト。

2. 悪いニュースです

上記は美しいものですが、現実は残酷です。

このプロジェクトをダウンロードして以来、あらゆる段階で行き詰まっています。

上記で使用されている OpenAI API は国内ユーザーには公開されていません。国内の友人が使用を申請すると、次のプロンプトが表示されます

中国では利用できません

起き上がったときに首が引っかかってしまいました！

もちろん、国内チームが解決策を提供しており、既製の海外アカウントを 18 元で購入できます (有効期間はほぼ 3 か月で、アカウントには 18 ドルが含まれています)。したがって、OpenAI のモデルは有料であり、まったく正確ではありません。

アカウントを購入し、API キーを取得し、プロジェクト内で設定し、プロジェクトを実行して、時の奇跡を目撃する準備をすると、次のことがわかります。エラー:

No such model: code-davinci-002

これは、code-davinci-002 モデルがプライベート テスト中であり、呼び出す前にアプリケーションを送信して渡す必要があるためです。

最後に、国内の友人にとってはコストが高すぎるため、code-davinci-002 モデルを実行することはお勧めしません。効果を確認したい場合は、OpenAI 公式 Web サイトにアクセスしてドキュメントを読み、オンラインでいくつかの例を実行してください。

プロジェクトは成功しませんでしたが、だからといってテクノロジーの学習が妨げられるわけではありません。この勢いは損失ではありません。

今日の内容がお役に立てば幸いです。ご清聴ありがとうございました。今後も優れた AI プロジェクトを共有していきます。

以上がPython コードは他のプログラミング言語コードに自動的に変換されますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。