这是与您的__init__对应的dataclass。
基本上，您只需声明一个带有注解属性的类，可能还有一个默认值，@dataclass装饰器将为您生成样板代码，如__init__或__repr__，我建议您阅读更多的documentation

**PS.**类名通常是PascalCase（或CapWords），所以我为您做了更改。

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Trainer:
    model: str = "unet"
    encoder_name: str = "resnet18"
    encoder_weights: str = "imagenet"
    in_channels: int = 3
    num_classes: int = 1
    loss: str = "jaccard"
    ignore_index: int = 0
    learning_rate: float = 1e4
    learning_rate_schedule_patience: int = 10
    ignore_zeros: bool = True

另一种方法是循环传递给__init__的参数，然后使用setattr到self保存变量。
这里的优点是它默认为您的默认kwargs，但更新为任何输入kwargs（在本例中为num_classes）-

class trainer():
    
    def __init__(self, model="unet", encoder_name="resnet18", encoder_weights="imagenet",
              in_channels=3, num_classes=1, loss="jaccard",
              ignore_index=0, learning_rate=1e4, learning_rate_schedule_patience=10,
              ignore_zeros=True):
        
        # Loop through params and setattr v to self.k
        for k,v in locals().items():
            if k!='self':
                setattr(self, k, v)
                
#checking the self dictionary                
trainer(num_classes=10).__dict__

{'model': 'unet',
 'encoder_name': 'resnet18',
 'encoder_weights': 'imagenet',
 'in_channels': 3,
 'num_classes': 10,               #<--------------
 'loss': 'jaccard',
 'ignore_index': 0,
 'learning_rate': 10000.0,
 'learning_rate_schedule_patience': 10,
 'ignore_zeros': True}