kwargs.pop的用法
时间: 2023-05-12 17:06:01 浏览: 71
kwargs.pop() 是 Python 中的一个函数,用于从字典中删除并返回指定键的值。它的用法如下:
value = kwargs.pop(key, default)
其中,key 是要删除的键,default 是当键不存在时返回的默认值。如果不指定 default,而且键不存在,会抛出 KeyError 异常。
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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。
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)
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。