Deep Code Search 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

Deep Code Search 项目的目录结构如下：

deep-code-search/
├── keras/
│   ├── __init__.py
│   ├── model.py
│   ├── train.py
│   └── utils.py
├── pytorch/
│   ├── __init__.py
│   ├── model.py
│   ├── train.py
│   └── utils.py
├── LICENSE
├── README.md
└── requirements.txt

目录结构介绍

• keras/: 包含使用 Keras 框架实现的 Deep Code Search 模型的相关代码。

  • __init__.py: 初始化文件。
  • model.py: 定义了 Deep Code Search 模型的架构。
  • train.py: 用于训练模型的脚本。
  • utils.py: 包含一些辅助函数和工具。

• pytorch/: 包含使用 PyTorch 框架实现的 Deep Code Search 模型的相关代码。

  • __init__.py: 初始化文件。
  • model.py: 定义了 Deep Code Search 模型的架构。
  • train.py: 用于训练模型的脚本。
  • utils.py: 包含一些辅助函数和工具。

• LICENSE: 项目的开源许可证文件。

• README.md: 项目的介绍和使用说明。

• requirements.txt: 项目所需的 Python 依赖包列表。

2. 项目启动文件介绍

Deep Code Search 项目的主要启动文件位于 keras/ 和 pytorch/ 目录下。以下是每个目录中的启动文件介绍：

Keras 版本

• train.py: 这是 Keras 版本的启动文件，用于训练 Deep Code Search 模型。你可以通过运行以下命令来启动训练：

  python keras/train.py
  

PyTorch 版本

• train.py: 这是 PyTorch 版本的启动文件，用于训练 Deep Code Search 模型。你可以通过运行以下命令来启动训练：

  python pytorch/train.py
  

3. 项目配置文件介绍

Deep Code Search 项目没有显式的配置文件，但你可以通过修改 train.py 中的参数来调整模型的训练配置。以下是一些常见的配置参数：

Keras 版本

在 keras/train.py 中，你可以找到以下配置参数：

# 数据路径
data_path = "path/to/your/data"

# 模型参数
batch_size = 32
epochs = 10
learning_rate = 0.001

PyTorch 版本

在 pytorch/train.py 中，你可以找到以下配置参数：

# 数据路径
data_path = "path/to/your/data"

# 模型参数
batch_size = 32
epochs = 10
learning_rate = 0.001

你可以根据需要修改这些参数来调整模型的训练行为。

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通过以上步骤，你应该能够顺利地启动和配置 Deep Code Search 项目。如果你有任何问题或需要进一步的帮助，请参考项目的 README.md 文件或联系项目维护者。