cuda = False if not(kwargs.has_key("cuda")) else kwargs["cuda"]改成py3下的代码
时间: 2023-09-15 14:22:32 浏览: 44
在 Python 3 中,`dict` 类型已经没有 `has_key` 方法了。可以使用 `in` 关键字来代替。另外,函数的参数可以用 `**kwargs` 的形式表示为字典类型,可以使用字典的 `get` 方法来获取值,如果没有对应的键,则返回默认值。因此,可以将代码改写为:
```
cuda = kwargs.get("cuda", False)
```
这行代码的意思是,从 `kwargs` 字典中获取键为 "cuda" 的值。如果该键不存在,则返回默认值 False。
相关问题
转成matlab:self.eta = self.eta_max if kwargs.get('first_iter',False) and not self.linesearch_first: self.eta = kwargs.get('eta_first',1) loss_diff = 1 while loss_diff > 0: loss_diff, temp_embedding, delta = self._linesearch_once( update_embedding_with,grad,calc_loss,loss,**kwargs) if self.eta <= self.eta_min and loss_diff > 0: loss_diff, temp_embedding, delta = self._linesearch_once( update_embedding_with,grad,calc_loss,loss,**kwargs) loss_diff = -1 self.eta *= 2 update_embedding_with(new_embedding=temp_embedding) return delta
self.eta = self.eta_max;
if isfield(kwargs,'first_iter') && kwargs.first_iter && ~self.linesearch_first
self.eta = kwargs.eta_first;
end
loss_diff = 1;
while loss_diff > 0
[loss_diff, temp_embedding, delta] = self._linesearch_once(update_embedding_with,grad,calc_loss,loss,kwargs);
if self.eta <= self.eta_min && loss_diff > 0
[loss_diff, temp_embedding, delta] = self._linesearch_once(update_embedding_with,grad,calc_loss,loss,kwargs);
loss_diff = -1;
end
end
self.eta = self.eta * 2;
update_embedding_with('new_embedding',temp_embedding);
end_return = delta;
class Solver(object): def __init__(self, model, data, **kwargs): self.model = model self.X_train = data['X_train'] self.y_train = data['y_train'] self.X_val = data['X_val'] self.y_val = data['y_val'] # Unpack keyword arguments # pop(key, default):删除kwargs对象中key,如果存在该key,返回该key对应的value,否则,返回default值。 self.update_rule = kwargs.pop('update_rule', 'sgd') self.optim_config = kwargs.pop('optim_config', {}) self.lr_decay = kwargs.pop('lr_decay', 1.0) self.batch_size = kwargs.pop('batch_size', 2) self.num_epochs = kwargs.pop('num_epochs', 10) self.print_every = kwargs.pop('print_every', 10) self.verbose = kwargs.pop('verbose', True) if len(kwargs) > 0: extra = ', '.join('"%s"' % k for k in kwargs.keys()) raise ValueError('Unrecognized arguments %s' % extra) if not hasattr(optim, self.update_rule): raise ValueError('Invalid update_rule "%s"' % self.update_rule) self.update_rule = getattr(optim, self.update_rule) self._reset()
这是一个Python类 Solver,它的构造函数有三个参数:model,data,和kwargs。其中,model是一个模型对象,data包含训练集和验证集的数据,kwargs是一些可选参数。构造函数会将数据集和一些可选参数存储在对象中。这个类的目的是训练模型,它会使用优化器来更新模型的参数。优化器的类型由可选参数update_rule指定,优化器的配置由optim_config指定。还有其他一些可选参数,如学习率衰减率lr_decay、批次大小batch_size、训练轮数num_epochs等。如果有未知的可选参数,构造函数会引发ValueError异常。如果update_rule不是优化器的有效名称,也会引发ValueError异常。最后,构造函数会调用_reset()方法初始化一些训练变量。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)