如何用深度学习将前端设计模型自动转换为代码？

测试精确性

对我来说，LSTM 比 CNN 更难解得。当我展开所有的 LSTM 后，它们变得更轻易懂得。Fast.ai 在 RNN 上的视频异常有效。别的，在测验测验懂得特点的道理之前，请先存眷输入特点和输出特点本身。大年夜头开端构建词汇表比缩减巨大年夜的词汇表要轻易的多。包含字体、div 标签大年夜小、hex 色彩值、变量名称和通俗的单词。大年夜多半库被创建来解析文本文件而不是代码。在文档中，所有内容都由空格分隔，但在代铝闼楝则须要应用自定义的解析方法。可以应用在 ImageNet 上练习的模型来提取特点。这可能看起来违背直觉，因为 ImageNet 几乎没有 Web 图像。然而，与大年夜头开端练习的 pix2code 模型比拟，如许做的损掉要赶过 30％。当然，我也对应用基于网页截图的预练习的 inception-resnet 类型的模型很感兴趣。

我用的是 BLEU 测评法，这是一种用于机械翻译和图像字幕模型的最佳实践。它按照 1 到 4 个单词序列把句子分成四个 gram。鄙人面的预估中的“cat”应当是“code”。

你可以经由过程增长 gram 的数量让它变得更难。四个 gram 的模型是最相符仁攀类翻译的模型。我建议应用下面的代码运行几个例子并浏览 Wiki 页，来加深对这方面的懂得。

输出

https://emilwallner.github.io/bootstrap/pred_1/

生成网站 2——original 2

这里我们做出了猜测：

一些输出样本的链接：

生成网站 1——original 1

https://emilwallner.github.io/bootstrap/real_2/

生成网站 3——original 3

https://emilwallner.github.io/bootstrap/pred_3/

生成网站 4——original 4

https://emilwallner.github.io/bootstrap/pred_4/

生成网站 5——original 5
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