def __init__(self, **kwargs): for name in kwargs: setattr(self, name, kwargs[name])
时间: 2024-05-06 12:18:49 浏览: 20
这是一个Python类的构造函数,它使用**kwargs作为输入参数,表示接受任意数量的关键字参数。在函数体内,使用setattr()函数将每个关键字参数赋值给类的属性。这就允许用户在创建类的实例时指定一些属性,并将它们存储到对象中,以便在对象的其他方法中使用。例如,如果你创建了一个类Person,你可以在实例化时传入属性name和age,然后在对象的其他方法中使用这些属性。示例代码如下:
```
class Person:
def __init__(self, **kwargs):
for name in kwargs:
setattr(self, name, kwargs[name])
person1 = Person(name="Alice", age=25)
print(person1.name) # 输出 "Alice"
print(person1.age) # 输出 25
```
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def __init__(self, **kwargs): self.__dict__.update(self._defaults) for name, value in kwargs.items(): setattr(self, name, value) self.class_names, self.num_classes = get_classes(self.classes_path) self.generate() show_config(**self._defaults)
这段代码是Classification类的构造函数,使用__init__方法进行定义。该方法接受任意数量的关键字参数,并将它们保存到self.__dict__变量中。具体实现过程如下:
1. `self.__dict__.update(self._defaults)`:将默认参数_defaults更新到实例的字典__dict__中。
2. `for name, value in kwargs.items():`:遍历关键字参数kwargs中的所有项。
3. `setattr(self, name, value)`:将关键字参数的名称作为属性名,将其值保存为对应属性的值,并将其保存到实例的属性中。
4. `self.class_names, self.num_classes = get_classes(self.classes_path)`:调用get_classes函数,从类别文件中读取类别名称和类别总数,并将它们保存到实例的属性中。
5. `self.generate()`:调用generate方法,生成分类模型。
6. `show_config(**self._defaults)`:打印模型的配置信息。
class TrainerConfig: max_epochs = 10 batch_size = 64 learning_rate = 4e-4 betas = (0.9, 0.99) eps = 1e-8 grad_norm_clip = 1.0 weight_decay = 0.01 lr_decay = False # linear warmup followed by cosine decay warmup_tokens = 375e6 # these two numbers come from the GPT-3 paper final_tokens = 260e9 # at which point do we reach lr_final epoch_save_frequency = 0 epoch_save_path = 'trained-' num_workers = 0 # for DataLoader def __init__(self, **kwargs): for k,v in kwargs.items(): setattr(self, k, v)
这段代码定义了一个名为`TrainerConfig`的类,用于保存训练配置参数。它包含了一些默认的训练配置参数,并提供了一个构造方法`__init__`,可以通过关键字参数来设置这些参数的值。
默认参数包括:
- `max_epochs`:最大训练轮数,默认为10。
- `batch_size`:每个批次的样本数量,默认为64。
- `learning_rate`:学习率,默认为4e-4。
- `betas`:Adam优化器的beta系数,默认为(0.9, 0.99)。
- `eps`:Adam优化器的epsilon值,默认为1e-8。
- `grad_norm_clip`:梯度裁剪的最大范数,默认为1.0。
- `weight_decay`:权重衰减的系数,默认为0.01。
- `lr_decay`:学习率是否进行衰减,默认为False。衰减方式为线性预热加余弦衰减。
- `warmup_tokens`:线性预热的训练步数,默认为375e6。
- `final_tokens`:余弦衰减开始的训练步数,默认为260e9。
- `epoch_save_frequency`:保存模型的频率(以训练轮数计算),默认为0,表示不保存模型。
- `epoch_save_path`:保存模型的路径前缀,默认为"trained-"。
- `num_workers`:用于`DataLoader`的工作线程数量,默认为0。
构造方法`__init__`接受任意数量的关键字参数,并将每个参数的值设置为对应参数名的属性值。这样就可以通过实例化`TrainerConfig`类并传递参数来自定义训练配置。
例如:
```python
config = TrainerConfig(max_epochs=20, batch_size=32, learning_rate=2e-4)
```
这样就创建了一个`TrainerConfig`对象,并设置了`max_epochs`为20,`batch_size`为32,`learning_rate`为2e-4。