Facebook ඉංජිනේරුවන් විසින් transcompiler එකක් ප්රකාශයට පත් කර ඇත
යන්ත්ර ඉගෙනීමේ ක්රමය ක්රියාත්මක කිරීම Pytorch මත පදනම් වේ. බාගත කිරීම සඳහා සූදානම් කළ ආකෘති දෙකක් ඉදිරිපත් කෙරේ:
C++ සිට Python, Python to C++ සහ Python to Java. ආකෘති පුහුණු කිරීම සඳහා, අපි GitHub හි පළ කර ඇති ව්යාපෘතිවල මූල කේත භාවිතා කළෙමු. අවශ්ය නම්, වෙනත් ක්රමලේඛන භාෂා සඳහා පරිවර්තන ආකෘති නිර්මාණය කළ හැකිය. විකාශනයේ ගුණාත්මකභාවය පරීක්ෂා කිරීම සඳහා, ඒකක පරීක්ෂණ එකතුවක් මෙන්ම සමාන්තර ශ්රිත 852 ක් ඇතුළත් පරීක්ෂණ කට්ටලයක් ද සකස් කර ඇත.
පරිවර්තන නිරවද්යතාවය අනුව, පරිවර්තන රීති මත පදනම් වූ ක්රම භාවිතා කරන වාණිජ පරිවර්තකයන්ට වඩා TransCoder සැලකිය යුතු ලෙස උසස් බව කියනු ලැබේ, සහ වැඩ කිරීමේ ක්රියාවලියේදී එය මූලාශ්ර සහ ඉලක්ක භාෂාවේ ප්රවීණයන්ගේ විශේෂඥ තක්සේරුවකින් තොරව කිරීමට ඔබට ඉඩ සලසයි. ආකෘතියේ ක්රියාකාරිත්වය අතරතුර පැන නගින බොහෝ දෝෂ, උත්පාදනය කරන ලද කාර්යයන් වාක්යානුකූලව නිවැරදි බව සහතික කිරීම සඳහා විකේතකයට සරල සීමා කිරීම් එකතු කිරීමෙන් ඉවත් කළ හැකිය.
පර්යේෂකයන් විසින් ආකෘතිකරණ අනුපිළිවෙල සඳහා නව ස්නායුක ජාල ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය "ට්රාන්ස්ෆෝමර්" යෝජනා කර ඇති අතර, පුනරාවර්තනය වෙනුවට "
මූලාශ්රය: opennet.ru