【文件属性】：
文件名称：leetcode分类-CVRNN:卷积神经网络
文件大小：106.8MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-06-30 00:02:23
系统开源
leetcode
分类
CVRNN
该项目主要利用卷积和序列神经网络解决了两个任务，代码分类和近似代码搜索
执行步骤：
（1）git
clone
（2）该项目所使用的数据已经被处理好存放在dataset文件夹中，链接：
提取码：855q，将dataset文件夹放到CVRNN文件夹下
代码分类任务：
cvrnn模型直接运行cvRnn文件夹下的trainWithValidate.py文件即可。
tbcnn模型直接运行tbcnn文件夹下的trainWithValidate文件即可
相似代码搜索
cvrnn相似代码搜索
(1)首先使用代码分类任务训练模型，即执行cvRnn文件夹下的trainWithValidate.py
(2)然后执行cvRnn/generateCodeMatrix.py生成代码向量，代码向量会放到dataset/matrix/cvrnn中，negative.pkl表示负样本向量，positive.pkl（代码向量数目为200）表示正样本向量
(3)然后在codeSearch/codeSearch.py中指定上面得到的negative.pkl以及positive.pkl的路径
【文件预览】：
CVRNN-master
----log()
--------tbcnnTrain.log(2KB)
--------cvRnnTrain.log(69B)
--------tbcnn()
--------cvrnn()
----论文.pdf(4.46MB)
----rawData()
--------104.zip(21.77MB)
--------leetcode.zip(131KB)
----tbcnn()
--------sampling.py(1KB)
--------trainWithValidate.py(5KB)
--------model.py(12KB)
--------__pycache__()
--------generateCodeMatrix.py(3KB)
----README.md(2KB)
----cvRnn()
--------sampling.py(4KB)
--------extractStatement.py(2KB)
--------config.py(349B)
--------nodeMap.py(787B)
--------trainWithValidate.py(4KB)
--------utils.py(6KB)
--------model.py(15KB)
--------drawPicture.py(245B)
--------__pycache__()
--------generateCodeMatrix.py(2KB)
----codeSearch()
--------__pycache__()
--------codeSearch.py(781B)