在这篇文┞仿中，我们将教会一个神经收集若何基于一张设计原型图片来编写根本的 HTML 和 CSS 代码。以下是该过程的扼要概述：

原文链接：https://blog.floydhub.com/turning-design-mockups-into-code-with-deep-learning/

这里有原始网站供参考。

我们精确保它可以或许为之前没有看过的截图生成标签，还精深刻研究它是若何建立对屏幕截图和标签的认知的。

我们将应用 17 个简化过的记号，然后将这些记号转成 HTML 和 CSS，而不是在 Bootstrap 标签长进行练习。这个数据集包含 1500 个测试截图和 250 幅验证图像。每个截图平均有 65 个记号，总共将生成 96925 个练习样本。

经由过程对 pix2code 论文中的模型做了一些调剂，该模许可以以 97％的精确度猜测网页组件（BLEU 4-ngram 贪婪搜刮，稍后会介绍更多）。

一种端到端的办法

在 Image Caption 模型中，大年夜预练习好的模型中提取特点的效不雅很好。但经由几回实验后，我发明 pix2code 的端到端办法的效不雅更好。预练习的模型尚未竽暌姑网页数据练习过，只是用在分类上。

在这个模型中，我们用轻量级的卷积神经收集调换了预练习好的图像特点。然则我们没有应用 max-pooling 来增长信息密度，而是增长了步幅，用以保护元素的地位和色彩。

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本文标题：如何用深度学习将前端设计模型自动转换为代码？

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