**kwargs 是啥

**kwargs 是Python中的一种特殊语法，代表“任意关键字参数”（keyword arguments with defaults）。它通常用于函数定义中，允许函数接收不定数量的关键字参数，这些参数名不确定且可以动态传递。当你调用这样的函数时，可以传入任意数量的关键字参数对，键值对应的方式非常灵活。例如：

def func(**kwargs):
    for key, value in kwargs.items():
        print(f"{key}: {value}")

func(name="Alice", age=25, address="New York")

在这个例子中，`func`函数会打印出所有的键值对，无论传递的是名字、年龄还是地址等。

相关问题

**factory_kwargs

**factory_kwargs**是一个字典，用于存储设备和数据类型的参数。在这个上下文中，它被用于传递给torch.empty()函数，以指定张量的设备和数据类型。具体来说，它包含了两个键值对：'device'和'dtype'。这些参数可以通过初始化Linear类的实例时传递给构造函数，以控制张量的设备和数据类型。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Pytorch学习笔记——Linear模型源码学习](https://blog.csdn.net/m0_48742971/article/details/123855479)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [pytorch中模型量化方案qconfig设置](https://blog.csdn.net/weixin_45919003/article/details/130624957)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

**embed_kwargs

embed_kwargs是一个用于配置文本嵌入的参数字典。它可以用于向模型传递额外的参数，以控制文本嵌入的方式和行为。具体来说，embed_kwargs可以包含以下参数：

1. token_ids：一个整数列表，表示要嵌入的文本的标记化序列。这些标记可以是单词、字符或其他语言单位。
2. token_type_ids：一个整数列表，用于区分不同类型的标记。例如，在BERT模型中，它可以用于区分句子A和句子B。
3. attention_mask：一个整数列表，用于指示哪些标记是真实的输入，哪些是填充的。填充标记通常用0表示。
4. position_ids：一个整数列表，用于指示每个标记在文本中的位置。
5. past_key_values：一个包含先前计算的键值对的元组，用于加速生成过程。
6. use_cache：一个布尔值，指示是否使用缓存来加速生成过程。

这些参数可以根据具体的模型和任务进行调整和配置，以获得最佳的文本嵌入效果。