Комментарии 11
Не могу оценить в процентах, насколько оно помогает, но некоторые не слишком длинные и сложные утилитарные функции проще попросить сделать ChatGPT, окинуть взглядом и проверить, чем натыкивать самому. В более сложных случаях обычно быстро утыкаемся в длину контекста, бот забывает предыдущую итерацию кода, которую он должен модифицировать, и приходится собирать из кусков.
В простых же случаях иногда результат выглядит даже лучше, чем кусок, утянутый со Stackoverflow:
Пример
def pad_tensor_with_zeros(tensor, shape):
"""
Pads a PyTorch tensor with zeros to the desired shape.
Args:
tensor: PyTorch tensor to be padded.
shape: Desired shape of the padded tensor.
Returns:
Padded PyTorch tensor.
"""
# Get the current shape of the tensor
current_shape = tensor.shape
# Compute the amount of padding needed for each dimension
pad_sizes = []
for i in range(len(shape)):
pad_size = shape[i] - current_shape[i]
if pad_size < 0:
raise ValueError("Desired shape must be larger than current shape")
pad_sizes.append(pad_size)
# Create a tensor of zeros with the desired shape
padded_tensor = torch.zeros(shape, dtype=tensor.dtype, device=tensor.device)
# Copy the original tensor into the padded tensor
slice_obj = tuple([slice(0, s) for s in current_shape])
padded_tensor[slice_obj] = tensor
return padded_tensor
Насколько вырастает ваша продуктивность при использовании инструментов дополнения кода с использованием искусственного интеллекта?Проголосовал за 50%, но учитывая, что я не знаю Python, но теперь пилю на нем скрипты — это, наверное, ∞%
А что такое сотворенные товары?
1) потратить 5 минут на доработку
2) потратить 1 минуту на чат и еще 5 минут на проверку, правильно ли чат выдал
Так себе экономия.
Как у вас получается сначала отправить код программы и потом просить там что-то поправить? У меня бот сразу начинает что-то там сам переделывать при первом сообщении
Справится ли ChatGPT с внесением изменения в код?