首页 def load_state_dict(self, state_dict, *args, **kwargs): for k in list(state_dict.keys()): if k.startswith('matcher.'): state_dict[k.replace('matcher.', '', 1)] = state_dict.pop(k) return super().load_state_dict(state_dict, *args, **kwargs)

def load_state_dict(self, state_dict, *args, **kwargs): for k in list(state_dict.keys()): if k.startswith('matcher.'): state_dict[k.replace('matcher.', '', 1)] = state_dict.pop(k) return super().load_state_dict(state_dict, *args, **kwargs)

时间: 2023-12-26 14:04:07 浏览: 196

Python中*args和**kwargs的区别详解

一、*args的使用方法 *args 用来将参数打包成tuple给函数体调用 def args_test(x, y, *args): print(x, y, args) args_test(1,2,3,4,5) 1 2 (3, 4, 5) 二、**kwargs的使用方法 **kwargs 打包关键字参数成dict给函数体调用 def kwargs_test(**kwargs): print(kwargs) kwargs_test(a=1, b=2, c=3) {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2} 三.参数arg、*args、**kwargs三个参数的位置必须是一定的

这段代码是用来加载模型的参数，它首先遍历传入的参数字典state_dict中的所有键值对，如果键以"matcher."开头，则将这个键的值赋给新的键，新键的名称中去掉"matcher."前缀。这个步骤的目的是将模型参数字典中的键名与当前模型中定义的键名统一起来。最后，它调用父类的load_state_dict方法来完成参数加载的工作。传入的参数*args和**kwargs是用来接收任意数量的位置参数和关键字参数的，但在这个方法中没有使用到它们。

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def load_state_dict(self, state_dict, *args, **kwargs): for k in list(state_dict.keys()): if k.startswith('matcher.'): state_dict[k.replace('matcher.', '', 1)] = state_dict.pop(k) return super().load_state_dict(state_dict, *args, **kwargs)

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model.load_state_dicttorch.load

Python中的*args和**kwargs分别是什么？

class Stock: def __init__(self, name, shares, price): self.name = name self.shares = shares self.price = price class MyStock(Stock): def __init__(self, name, shares, price, factor): super().__init__(name, shares, price) self.factor = factor def cost(self): return self.factor * super().cost()

self, *args, **kwargs

fun(*args,**kwargs)中的*args,**kwargs什么意思？

*args, **kwargs哪个是原函数的参数

func(*args, **kwargs)

Python 中 *args 和 **kwargs 的作用

python*args,**kwargs

Python中的*args和**kwargs

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class Stock: def init(self, name, shares, price): self.name = name self.shares = shares self.price = price class MyStock(Stock): def init(self, name, shares, price, factor): super().init(name, shares, price) self.factor = factor def cost(self): return self.factor * super().cost()