<d>.pop(<keys>,<default>) 的用法
时间: 2023-10-22 09:03:39 浏览: 161
`<dict>.pop(<key>,<default>)`是Python字典(dict)的一个方法,用于删除并返回指定键(key)的值(value)。
语法如下:
```python
<dict>.pop(<key>[, <default>])
```
其中,`<key>`是要删除的键;`<default>`是可选的,表示当字典中不存在指定的键时,返回的默认值。如果`<default>`未提供且字典中不存在指定的键,会抛出`KeyError`异常。
例如,假设有一个字典`my_dict`:
```python
my_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
```
我们可以使用`pop()`方法删除并返回键为`'b'`的值:
```python
value = my_dict.pop('b')
print(value) # 输出:2
print(my_dict) # 输出:{'a': 1, 'c': 3}
```
如果键`'b'`不存在,可以传入一个默认值,比如`0`:
```python
value = my_dict.pop('b', 0)
print(value) # 输出:0
```
如果不传入默认值且键不存在,会抛出异常:
```python
value = my_dict.pop('d')
# KeyError: 'd'
```
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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 compute_loss(self, model, inputs, return_outputs=False): """ How the loss is computed by Trainer. By default, all models return the loss in the first element. Subclass and override for custom behavior. """ if self.label_smoother is not None and "labels" in inputs: labels = inputs.pop("labels") else: labels = None outputs = model(**inputs) # Save past state if it exists # TODO: this needs to be fixed and made cleaner later. if self.args.past_index >= 0: self._past = outputs[self.args.past_index] if labels is not None: if unwrap_model(model)._get_name() in MODEL_FOR_CAUSAL_LM_MAPPING_NAMES.values(): loss = self.label_smoother(outputs, labels, shift_labels=True) else: loss = self.label_smoother(outputs, labels) else: if isinstance(outputs, dict) and "loss" not in outputs: raise ValueError( "The model did not return a loss from the inputs, only the following keys: " f"{','.join(outputs.keys())}. For reference, the inputs it received are {','.join(inputs.keys())}." ) # We don't use .loss here since the model may return tuples instead of ModelOutput. loss = outputs["loss"] if isinstance(outputs, dict) else outputs[0] return (loss, outputs) if return_outputs else loss详细解释一下上面的代码
这段代码是在Trainer类中的compute_loss方法中实现的。该方法用于计算模型的损失,其默认行为是从模型的输出中获取第一个元素作为损失值。在这段代码中,首先判断是否使用了标签平滑器(label_smoother),如果使用了则将标签从输入中弹出,否则将标签置为None。接着,调用模型的forward方法获取输出,如果模型具有过去的状态,则将其保存在Trainer对象中。如果标签不为None,则使用标签平滑器计算损失值。最后,返回损失值和输出,或者仅返回损失值,具体取决于return_outputs参数的值。如果模型返回的是一个字典,并且其中不包含"loss"键,则会抛出ValueError异常。