本文主要是介绍【python】用 kwargs.get 明智地调整和传递模型的超参数，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
如果你需要支持随每次运行而变化的不同超参数，你可能需要考虑使用函数参数、**kwargs和用户可以在每次运行前修改的配置对象或字典的组合。
以下是如何使用配置对象或字典以及**kwargs来处理不断变化的超参数:
# Define a function to update the configuration settings
def update_config(config, updates):for key, value in updates.items():config[key] = valuereturn config# Define model-specific predict functions with **kwargs
def NN_model_predict(X, h, **kwargs):# Use kwargs to handle hyperparametershp1 = kwargs.get('hp1', None)hp2 = kwargs.get('hp2', None)hp_global1 = kwargs.get('hp_global1', None)hp_global2 = kwargs.get('hp_global2', None)# Model prediction logic here...def SVM_model_predict(X, h, **kwargs):hp1 = kwargs.get('hp1', None)hp_global1 = kwargs.get('hp_global1', None)hp_global2 = kwargs.get('hp_global2', None)# Model prediction logic here...# Example usage
config = {'hp1': 0.01,'hp2': 100,'hp_global1': 0.1,'hp_global2': 10
}# Update config before each run as needed
config = update_config(config, {'hp1': 0.02, 'hp_global1': 0.2})# Call the model predict function with the updated hyperparameters
NN_model_predict(X_data, h_data, **config)# For another run with different hyperparameters
config = update_config(config, {'hp1': 0.05, 'hp2': 120, 'hp_global1': 0.3, 'hp_global2': 15})
SVM_model_predict(X_data, h_data, **config)
在这种方法中，你维护一个包含所有超参数的config字典。你有一个工具函数update_config，你可以使用它根据当前运行的需要更新配置设置。
特定于模型的预测函数接受任意数量的关键字参数(**kwargs)，你可以使用get方法来获取值，默认值设置为None，如果没有提供其他适当的默认值。
有了这种设置，您就可以在运行时动态更改超参数，而无需每次更改函数签名。包的用户可以根据需要在每次模型函数调用之前更新配置字典。这为您的函数提供了一个干净的接口，同时仍然提供了必要的灵活性来处理更改的超参数。
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