机器学习模型类中**kwargs属性的含义

Question

我想知道属性**kwargs的含义，我发现它通常添加在一些机器学习模型类的构造函数中。例如考虑PyTorch中的神经网络:

class Model(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim, **kwargs)

**kwargs是否与后面定义的额外参数相关联?

Answer 1

这不是机器学习模型类所特有的，而是Python的一个特性。

你确实是对的，它对应于额外的关键字参数。它将基本上收集剩余的传递的命名参数，这些参数没有在函数头中定义，并将它们添加到字典变量kwargs中。这个变量实际上可以重命名为任何名称，习惯上为可迭代的未命名参数(*args)保留'args'，为关键字参数(**kwargs)保留'kwargs'。

这增加了灵活性，允许定义额外的参数并将其传递给函数，而不必在头文件中特别说明它们的名称。一个常见的用例是扩展类。这里我们将实现一个名为Conv3x3的虚拟3x3 2D卷积层，它将扩展基本的nn.Conv2d模块:

class Conv3x3(nn.Conv2d):
def __init__(self, **kwargs):
super().__init__(kernel_size=3, **kwargs)

正如你所看到的，我们不需要命名所有的参数，我们仍然在Conv3x3类初始化器中保持与nn.Conv2d相同的接口:

>>> Conv3x3(in_channels=3, out_channels=16)
Conv3x3(3, 16, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))

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使用这两个结构可以做很多很好的事情。你可以在这里找到很多。

Answer 2

关键字**kwargs是指关键字参数;所以，是的，它们可以用于以后的添加。参见https://www.w3schools.com/python/gloss_python_function_arbitrary_keyword_arguments.asp