Use of **kwargs is deprecated, use engine_kwargs instead

时间: 2023-08-31 14:07:25 浏览: 141

【Python进阶】Word版，可自拓展知识点或写注记。

### Python进阶知识点详解 #### 一、使用 *args 和 **kwargs 调用函数在 Python 中，`*args` 和 `**kwargs` 是两种特殊的语法，用于处理不确定数量的参数。 - **`*args`**: 允许你在函数调用时传递任意数量的非关键字参数给函数。这些参数在函数内部作为一个元组(tuple)被接收。 - **`**kwargs`**: 用于接收关键字参数，这些参数在函数内部作为字典(dict)被接收。 ##### 示例考虑以下函数： ```python def test_args_kwargs(arg1, arg2, arg3): print("arg1:", arg1) print("arg2:", arg2) print("arg3:", arg3) ``` 可以通过以下方式使用 `*args` 和 `**kwargs` 来调用此函数： ```python # 使用 *args args = ("two", 3, 5) test_args_kwargs(*args) # 使用 **kwargs kwargs = {"arg1": 5, "arg2": "two", "arg3": 3} test_args_kwargs(**kwargs) ``` ##### 标准参数与 *args、**kwargs 的使用顺序当一个函数同时包含标准参数、`*args` 和 `**kwargs` 时，正确的顺序为： ```python def some_func(fargs, *args, **kwargs): pass ``` 这里的 `fargs` 表示标准参数，`*args` 表示额外的非关键字参数，`**kwargs` 表示额外的关键字参数。 ##### 应用场景 - **函数装饰器**：在编写装饰器时经常需要处理被装饰函数可能接受的参数种类。 - **猴子补丁 (Monkey Patching)**：即在运行时修改代码的行为。例如，为了测试目的，替换一个类的方法。 #### 二、生成器 (Generators) 生成器是一种特殊的迭代器，它们可以让你在函数中生成一系列值，而不是一次性返回所有值。 ##### 前提：迭代器与可迭代对象 - **可迭代对象**：任何实现了 `__iter__` 方法或者 `__getitem__` 方法的对象都是可迭代的。 - **迭代器**：一个实现了 `__next__` 方法的对象，能够按需返回下一个值。 - **迭代**：获取序列中的下一个值的过程。 ##### 生成器的实现生成器通常使用 `yield` 关键字实现，而不是 `return`。`yield` 可以让函数在每次调用时保存当前状态，并在下次调用时恢复。 ```python def generator_function(): for i in range(10): yield i for item in generator_function(): print(item) ``` 这段代码输出 0 到 9。 ##### 生成器的优点 - **节省内存**：不需要一次性存储整个序列，特别适合处理大量数据。 - **延迟计算**：只在需要时才计算下一个值，提高了效率。 ##### 实际应用示例下面是一个计算斐波那契数列的生成器： ```python def fibon(n): a, b = 1, 1 for _ in range(n): yield a a, b = b, a + b for x in fibon(1000000): print(x) ``` 使用生成器的方式可以避免一次性创建整个斐波那契数列所需的大量内存。 #### 总结通过本文，我们深入探讨了如何使用 `*args` 和 `**kwargs` 以及生成器的概念。这些高级特性使得 Python 成为一种强大的编程语言，尤其是在处理大量数据和灵活地设计函数接口方面。掌握这些技术对于提高编程水平是非常有益的。

Thank you for letting me know. The use of `**kwargs` is deprecated in the context you mentioned, and the recommended alternative is to use `engine_kwargs` instead. This change allows you to pass engine-specific arguments to the underlying language model. Here's an example of how you can update your code: ```python # Old way using **kwargs output = model.generate(..., **kwargs) # New way using engine_kwargs output = model.generate(..., engine_kwargs=kwargs) ``` By making this change, you should be able to resolve the deprecation warning and use the `engine_kwargs` parameter as intended.

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Use of **kwargs is deprecated, use engine_kwargs instead

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代码解释 def __init__(self, **processor_kwargs): self.processor_kwargs = processor_kwargs

**embed_kwargs

**selector_kwargs

**filter_kwargs什么意思

**layer_kwargs, # Arguments for SynthesisLayer.

def __init__(self, **kwargs): self.is_placeholder = True super(Total_loss, self).__init__(**kwargs)

ret = self.original_func(*self.args, **self.kwargs) ret = self.original_func(*self.args, **self.kwargs)

def partial_fit(self,train_main,train_appliances,pretrain = False, do_preprocessing=True, **load_kwargs):

def __init__(self,*args,**kwargs): super().__init__(*args,**kwargs)

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def __init__(self, *args, **kwargs) -> None: super().__init__(*args, **kwargs)

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代码解释 def init(self, **processor_kwargs): self.processor_kwargs = processor_kwargs

def init(self, kwargs): self.is_placeholder = True super(Total_loss, self).init(kwargs)

def init(self,*args,**kwargs): super().init(*args,**kwargs)

class AttrDict(dict): def init(self, *args, **kwargs): super(AttrDict, self).init(*args, **kwargs) self.dict = self

def init(self, *args, **kwargs): super().init(*args, **kwargs)是什么意思

def init(self, *args, **kwargs) -> None: super().init(*args, **kwargs)