params = filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters())解释代码

这段代码是利用Python中的lambda表达式对模型中需要进行梯度更新的参数进行过滤，并返回一个可迭代对象params。其中，p.requires_grad用于判断参数p是否需要更新梯度。如果需要，那么该参数p就会被返回到params中。这样做的目的是减少梯度更新时的计算量，提高训练效率。

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params = filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters())

这是一个关于 PyTorch 模型参数的问题，我可以回答。这行代码的作用是从模型的所有参数中筛选出需要梯度更新的参数，即 requires_grad=True 的参数。这些参数将被用于计算模型的损失函数和反向传播。

def __str__(self): """ Model prints with number of trainable parameters """ model_parameters = filter(lambda p: p.requires_grad, self.parameters()) params = sum([np.prod(p.size()) for p in model_parameters]) return super().__str__() + f'\nTrainable parameters : {params}'

这段代码实现了模型对象的打印功能，输出模型的名称和可训练参数的数量。

具体来说，`filter(lambda p: p.requires_grad, self.parameters())` 是获取当前模型中所有需要梯度更新的参数列表。`p.requires_grad` 表示该参数是否需要梯度更新，即是否是可训练的参数。`self.parameters()` 是获取模型中所有的参数列表。

接下来，`sum([np.prod(p.size()) for p in model_parameters])` 计算可训练参数的总数量，它遍历模型中所有需要梯度更新的参数，对每个参数的形状进行 `np.prod(p.size())` 的计算，即将参数形状中的每个元素相乘，得到该参数的总大小。最后将所有参数的总大小相加，即可得到模型的可训练参数数量。

最后，`super().__str__()` 会调用父类的 `__str__` 方法，返回模型的名称和结构。`f'\nTrainable parameters : {params}'` 则是将可训练参数数量添加到模型的名称和结构之后，作为最终的字符串返回。