self.save_hyperparameters()

self.save_hyperparameters() 是 PyTorch Lightning 中的一个函数，它可以将模型的超参数保存到日志中，以便在训练过程中进行跟踪和记录。这个函数会将所有在 `__init__` 方法中定义的 `self.hparams` 的成员变量保存到日志中，例如：

def __init__(self, hidden_dim, num_layers, learning_rate):
    super().__init__()
    self.hparams = {
        'hidden_dim': hidden_dim,
        'num_layers': num_layers,
        'learning_rate': learning_rate
    }
    
    # ...
    
    self.save_hyperparameters()

这样，当你在训练模型时，就可以通过调用 `self.hparams` 来访问模型的超参数了。例如：

def training_step(self, batch, batch_idx):
    hidden_dim = self.hparams.hidden_dim
    num_layers = self.hparams.num_layers
    learning_rate = self.hparams.learning_rate
    
    # ...

这样做的好处是可以方便地跟踪模型的超参数，并且可以在记录日志时一并保存下来，方便后续的分析和调试。