python 字典中pop的用法_kwargs.pop

最新推荐文章于 2025-03-17 09:58:24 发布
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分类专栏： 计算机视觉
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def hello(**kwargs):
    print (kwargs)
    #{'husband': 'yu', 'sex': 'nv', 'name': 'zhaojinye'}
    m = kwargs.pop("age","22")
    print (m , kwargs)
    #22
    # {'husband': 'yu', 'sex': 'nv', 'name': 'zhaojinye'}
def hello1(**kwargs):
    print(kwargs)
    # {'husband': 'yu', 'sex': 'nv', 'name': 'zhaojinye'}
    m = kwargs.pop('name')
    print(m, kwargs)
    # zhaojinye
    # {'husband': 'yu', 'sex': 'nv'}
def hello2(**kwargs):
    print(kwargs)
    # {'husband': 'yu', 'sex': 'nv', 'name': 'zhaojinye'}
    m = kwargs.pop("name","yushilin")
    print(m, kwargs)
    # zhaojinye
    # {'husband': 'yu', 'sex': 'nv'}
hello(name='zhaojinye' ,sex = "nv",husband = "yu")
hello1(name='zhaojinye' ,sex = "nv",husband = "yu")
hello2(name='zhaojinye' ,sex = "nv",husband = "yu")
ChatGLM Efficient Tuning源码解析train_sft.py
强化学习曾小健
06-29 2215
定义一个字典，这个字典包含了一些关键词参数，用于调控模型生成文本时的行为，比如"do_sample"决定是否采样，"top_p"决定在生成时采样的集中程度，"max_new_tokens"是生成的最大长度，"temperature"用于调整采样过程中的随机性等。总的来说，这是一个非常通用的模型训练、评估和预测的框架，可以用于许多不同的序列到序列的任务。：模型参数（model_args），数据参数（data_args），训练参数（training_args），微调参数（finetuning_args）。
Python基础学习之**kwargs
qq_45212655的博客
04-21 1894
在Python编程中，**kwargs 是一个强大的工具，它允许我们在函数定义中接受任意数量的关键字参数。kwargs 是 "keyword arguments" 的缩写，实际上是一个字典，其中包含了传递给函数的所有关键字参数。本文将详细介绍 **kwargs 的用法，并通过代码示例展示其在实际编程中的应用。def greet(**kwargs): name = kwargs.get('name', 'Guest') print(f"Hello, {name}!") gre
python代码中如何使用kwargs.pop()和kwargs.get()
weixin_43731413的博客
08-03 2700
kwargs.pop()用法：如果字典中有指定关键字，返回其值，并删除关键字。如果没有则返回默认值。那么语句force = kwargs.get(‘force’, False)的结果是force=True,而basicConfig()的调用结果是force=False.kwargs.get()用法：如果字典中有指定关键字，则返回其值，如没有则返回给定的默认值，默认值没有指定的话为None。那函数内部是如何处理传进来的这些关键字参数呢，方法就是通过kwargs.pop()或者kwargs.get()。
Python—pop方法，pop与remove的区别（应该很清楚了）
weixin_60757187的博客
03-17 903
如果你想一出指定元素（这个元素可以是第一个，也可以是中间的），在pop中输入列表中删除元素的“pop() 函数用于移除列表中的一个元素（默认最后一个元素），并且返回该元素的值。时，执行print是可以打印出移除的对象（object），但是执行完。”，即可删除对应元素的值，并返回删除后的列表，例如，时，是打印不出来值的，显示异常说这个值不在列表里。
kwargs.pop
YoJayC的博客
06-14 1401
pop(key[, default])if key is in the dictionary, remove it and return its value, else return default. If default is not given and key is not in the dictionary, aKeyErroris raised.
kwargs.pop是什么意思
kyle1314608的博客
07-23 4573
pop()函数一般用来删除list列表的末尾元素，同样，kwargs.pop()用来删除关键字参数中的末尾元素，比如：kwargs = {'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85}kwargs.pop()= {'Michael': 95, 'Bob': 75} ...
python *args 和 ** kwargs
weixin_30917213的博客
07-19 145
可变长度的参数 *args的使用方法 *args 用来将参数打包成tuple给函数体调用 可见，1这个参数，被打包成了一个元组 def func(*args): print(args,type(args)) func(1) -->> (1,) <class 'tuple'> 　　 *args是可变参数，...
``` if parallel: radon_288_736 = para_prepare_parallel(2.5) radon_36_736 = para_prepare_parallel(16.5) helper = {"fbp_para_288_736": radon_288_736, "fbp_para_36_736": radon_36_736} while len(all_images) * args.batch_size < args.num_samples: model_kwargs = next(data) raw_img = model_kwargs.pop('raw_img').to("cuda") raw_img = down_up(raw_img,[288,736],"nearest") model_kwargs = {k: v.to(dist_util.dev()) for k, v in model_kwargs.items()} model_kwargs["fbp_para_36_736"] = radon_36_736 model_kwargs["fbp_para_288_736"] = radon_288_736 input_fbp = run_reco(th.flip(model_kwargs['low_res'].to("cuda") + 1., dims=[3]), helper["fbp_para_36_736"])[:,:,112:624,112:624] input_npy = input_fbp.squeeze().cpu().detach().numpy() plt.imshow(input_npy, cmap=plt.cm.gray) sample_fn = p_sample_loop_super_res sample = sample_fn( model, (args.batch_size, 1, 288, 736), #args.large_size, args.large_size # clip_denoised=args.clip_denoised, model_kwargs=model_kwargs, raw_img = raw_img, ) model_output_fbp = run_reco(th.flip(sample + 1.,dims=[3]), helper["fbp_para_288_736"])[:,:,112:624,112:624] target_fbp = run_reco(th.flip(raw_img + 1., dims=[3]), helper["fbp_para_288_736"])[:,:,112:624,112:624] target_npy = target_fbp.squeeze().cpu().detach().numpy() plt.imshow(target_npy, cmap=plt.cm.gray) npy = np.squeeze(model_output_fbp.cpu().detach().numpy()) print("mean: ", np.mean(npy)) print("std: ", np.std(npy)) print("max: ", np.max(npy)) print("min: ", np.min(npy)) raw_npy = target_fbp.squeeze().cpu().detach().numpy() print("SSIM:", ssim(npy, raw_npy,data_range=raw_npy.max()-raw_npy.min())) l2loss = th.nn.MSELoss().to(dist_util.dev()) print("MSELoss:", l2loss(model_output_fbp, target_fbp.to(dist_util.dev())).item()) lpip_loss = lpips.LPIPS(net="alex").to(dist_util.dev()) lpip_value = lpip_loss(model_output_fbp, target_fbp.to(dist_util.dev())) print("lpips:", lpip_value.item()) break```逐行解释代码
最新发布
04-03
raw_img = model_kwargs.pop('raw_img').to("cuda") raw_img = down_up(raw_img, [288, 736], "nearest") ``` - 使用迭代器`data`获取下一批次输入数据，并从中提取原始图片`raw_img`。 - 调整`raw_img`大小至 `[288...
``` radon_288_736 = para_prepare_parallel(2.5) radon_72_736 = para_prepare_parallel(8.5) radon_36_736 = para_prepare_parallel(16.5) helper = {"fbp_para_288_736": radon_288_736, "fbp_para_36_736": radon_36_736, "fbp_para_72_736": radon_72_736} for i in range(0, num//args.batch_size):# model_kwargs = next(data) raw_img = model_kwargs.pop('raw_img').to("cuda") index = model_kwargs.pop('index') model_kwargs = {k: v.to(dist_util.dev()) for k, v in model_kwargs.items()} model_kwargs["fbp_para_36_736"] = radon_36_736 model_kwargs["fbp_para_288_736"] = radon_288_736 sample_fn = p_sample_loop_super_res sample, sample_72_288 = sample_fn( model, (args.batch_size, 1, 288, 736), #args.large_size, args.large_size # clip_denoised=args.clip_denoised, model_kwargs=model_kwargs, ) model_72_sino = F.interpolate(sample_72_288, [72, 736], mode="nearest") model_72_fbp = run_reco(model_72_sino + 1., helper["fbp_para_72_736"])[:,:,112:624,112:624] model_72_fbp_npy = model_72_fbp.cpu().detach().numpy() model_output_fbp = run_reco(sample + 1., helper["fbp_para_288_736"])[:,:,112:624,112:624] target_fbp = run_reco(raw_img + 1., helper["fbp_para_288_736"])[:,:,112:624,112:624] output_fbp_npy = model_output_fbp.cpu().detach().numpy() for j in range(0, args.batch_size): l2loss_value = l2loss(model_output_fbp[j], target_fbp[j]).item() print("index:", index[j], "MSELoss:", l2loss_value) MSE.append(l2loss_value) raw_npy = target_fbp.cpu().detach().numpy() ssim_value = ssim(np.squeeze(output_fbp_npy[j]),np.squeeze( raw_npy[j]), data_range = raw_npy[j].max() - raw_npy[j].min()) psnr_value = psnr(np.squeeze(output_fbp_npy[j]),np.squeeze( raw_npy[j]), data_range = raw_npy[j].max() - raw_npy[j].min()) print("index:", index[j], "SSIM:", ssim_value) SSIM.append(ssim_value) PSNR.append(psnr_value) lpip_value = lpip_loss(model_output_fbp[j], target_fbp[j]) print("lpips:", lpip_value.item()) LPIP.append(lpip_value.item())```什么意思
04-03
model_kwargs["fbp_para_36_736"] = radon_36_736 # 添加额外的参数到输入字典中 model_kwargs["fbp_para_288_736"] = radon_288_736 sample_fn = p_sample_loop_super_res # 定义采样函数 sample, sample_72_...
Python编程基础：第二十六节 kwargs参数**kwargs
wzy628810的博客
07-15 1393
**kwargs = parameter that will pack all arguments into a dictionary. useful so that a function can accept a varying amount of keyword argument
python-常用单词及语法_1681366872966.doc
04-13
Python是一种广泛使用的高级编程语言，以其简洁明了的语法和强大的功能著称。本文将深入探讨Python中的常用词汇和语法。 一、交互式环境与print输出 Python的交互式环境允许程序员快速测试代码片段，而`print`是...
kwargs.pop的意思
欢迎来到关关雎鸠儿的博客
02-28 1249
pop()函数一般用来删除list列表的末尾元素，同样，kwargs.pop()用来删除关键字参数中的末尾元素，比如： kwargs = {‘Michael’: 95, ‘Bob’: 75, ‘Tracy’: 85} kwargs.pop()= {‘Michael’: 95, ‘Bob’: 75} ...
python 字典中pop的用法
qq_40075324的博客
10-16 5983
在字典中寻找pop方法：删除字典给定键 key 及对应的值，返回值为被删除的值。若字典中没有对应的值，则返回key后的值： def hello(**kwargs):         print (kwargs)         m = kwargs.pop("age","22")         print (m , kwargs) hello(name='zhaojinye' ,sex = ...
python：**kwargs
weixin_33919950的博客
08-17 123
**kwargs接收键值对参数,即字典， dict的pop()函数内需传2个参数，第一个参数为dict内的key， 如果有该key>第二个参数为None，最后的结果就是该key对应的value。 如果没有该key>第二个参数为指定的pop参数。 a = {1:'a',2:'b',3:'c'} b = a.pop(1,None) c = a.pop(4,66) prin...
Python中*args和**kwargs
🌱「码路小匠」：以代码为凿，刻出技术的形状
10-24 3169
在学习python的过程中,遇到了*args和**kwargs这两个魔法变量，那么它们是什么呢？ 答:其实并不必须写成 *args和 **kwargs(这样写只是一个约定而已)。只有变量前面的 *(星号)才是关键。当然我们可以写成 *var 和 **vars。 *args *args和 **kwargs主要用于函数定义。你可以将不定数量的参数传递给一个函数。 eg: def test(t_arg,...
Python中pop()、remove()、 del()
庆志的小徒弟
09-21 5389
1. pop(index) 是按索引号来删除列表中对应的元素，并返回该元素。 该函数的参数是索引号，也可以是空的，即pop(), 这时将最后一个元素删除。 &gt;&gt;&gt; listA = ['a', 'b', 'c','a', 'b', 'c', 'a', 'b','c'] &gt;&gt;&gt; w = listA.pop(3) &gt;&gt;&gt; w 'a' &gt;&...
kwargs.pop()用法
qq_43258953的博客
11-27 6875
def f(**kwargs): foo = kwargs.pop(‘foo’,None) bar = kwargs.pop(‘bar’,None) …etc… 等同于 def f(*, foo=None, bar=None, **kwargs): …etc… 使用**kwargs，关键字不仅是可选的，而且是有条件的。有比简单默认值更复杂的规则。 class ExampleClass( objec...
python中pop用法_Python Set pop()用法及代码示例
weixin_39626237的博客
11-23 497
Python的这种内置功能有助于在实现Stack时从集合中弹出元素，就像概念中使用的原理一样。此方法从集合中删除随机元素，然后返回删除的元素。与之不同的是，堆栈中会弹出一个随机元素。用法:# Pops a random element from S# and returns it.S.pop()这是集合的基本功能之一，不接受任何参数。返回值是集合中弹出的元素。一旦将元素从集合中弹出，该集合将丢失该...
kwargs.pop() 使用介绍
weixin_44339190的博客
07-02 4143
今天看别人代码是，发现这个东西的，不知道什么意思，找了下，发现说的都不是很清楚，于是我自己整明白后，说明一下，希望能帮到和我一样的小白！ 先说下场景 大概就是这样一个场景，这是想，按照key 在 kwargs 里边，找到对应的值，如果有，就返回 给 c ， 并且从 kwargs中删除掉。如果没有这个 key ,就返回 2给c再举个例子：...
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