解释下面的代码：recon_params1 = list(map(id, denoiser.recon_trunk.parameters())) recon_params2 = list(map(id, denoiser.cbam.parameters())) recon_params3 = list(map(id, denoiser.conv_last.parameters())) base_params = filter(lambda p: id(p) not in recon_params1+recon_params2+recon_params3, denoiser.parameters()) opt = optim.Adam([{'params': base_params}, {'params': denoiser.recon_trunk.parameters(), 'lr': 1e-5}, {'params': denoiser.cbam.parameters(), 'lr': 1e-5}, {'params': denoiser.conv_last.parameters(), 'lr': 1e-5}], lr = 1e-6)

这段代码是一个 PyTorch 模型的优化器设置。首先，它将模型的参数分成了三部分：recon_trunk、cbam 和 conv_last。然后，它创建了一个 base_params 变量，其中包含了所有不属于这三个部分的其他参数。

接下来，它使用 optim.Adam 优化器来定义优化过程。Adam 是一种常用的随机梯度下降优化算法。在这里，它使用了一个字典格式的参数列表，其中包含了四个元素。第一个元素是 base_params，它使用默认的学习率。其他三个元素分别是 recon_trunk、cbam 和 conv_last，它们的学习率都设为了 1e-5。

最后，整个优化器被赋值给 opt 变量，它的学习率被设置为 1e-6。这个学习率将被用于所有的参数，包括 base_params、recon_trunk、cbam 和 conv_last。