optimizer = getattr(torch.optim, config['optimizer'])( model.parameters(), **config['optim_hparas'])

### 回答1：
这个问题是一个Python代码片段，它使用了getattr()函数和torch.optim库来获取指定的优化器，并将模型参数传递给优化器进行训练。具体的优化器和优化器超参数是从config字典中获取的。

### 回答2：
这段代码是用于创建一个优化器对象。根据给定的配置信息，首先通过`getattr`函数从`torch.optim`模块中获取相应的优化器类，接着实例化该类，并将模型的参数作为优化器的参数传入。还通过`**`传递了一个字典`config['optim_hparas']`，该字典包含了一些优化器的超参数。

这段代码的作用是根据配置信息选择合适的优化器，并使用该优化器来更新模型的参数。在深度学习中，优化器是用来调整模型参数以使损失函数最小化的一种算法。不同的优化器有不同的工作方式和超参数，因此需要根据具体需求来选取合适的优化器。

代码中的`config['optimizer']`表示配置中指定的优化器名称，例如"Adam"、"SGD"等。`config['optim_hparas']`是一个字典，包含了一些优化器的超参数信息，如学习率、动量等。这些超参数会被作为关键字参数传递给优化器的构造函数。

总之，通过这段代码可以方便地根据不同的配置信息选择不同的优化器，并且可以根据需要设置优化器的超参数，从而灵活地进行模型参数的优化。

### 回答3：
这段代码的主要功能是根据配置文件中的参数选择不同的优化器（optimizer）来优化模型（model.parameters()）。

首先，`config['optimizer']`用于获取配置文件中的优化器名称，例如可以是"Adam"、"SGD"等。

然后，`getattr(torch.optim, config['optimizer'])`是通过`getattr`函数动态地从torch.optim模块中获取相应的优化器类对象，根据配置文件中的参数来选择使用哪个优化器。取得优化器类对象后，通过括号中的参数传递给它。

最后，`model.parameters()`表示将模型的参数作为待优化的参数传递给优化器，使优化器对这些参数进行调整。

`**config['optim_hparas']`表示使用配置文件中的参数作为关键字参数传递给优化器的构造函数。这能够根据不同的优化器，灵活地传递参数，例如学习率、权重衰减等。

综上所述，这段代码的作用是根据配置文件中给定的优化器名称和参数，选择合适的优化器来优化模型的参数，并根据相应的优化器的构造函数参数进行初始化。