for k, v in model.named_parameters(): v.requires_grad = False

这段代码用于将模型的所有参数的 `requires_grad` 属性设置为 `False`，即将所有参数设置为不需要计算梯度。这在某些情况下可能很有用，比如在模型的前向传播过程中不需要更新参数时，可以将参数的梯度计算关闭，以提高前向传播的效率。

通过遍历模型的参数，并将它们的 `requires_grad` 属性设置为 `False`，可以一次性地将所有参数设置为不需要计算梯度。这样，在进行模型的前向传播和评估时，就不会计算和存储参数的梯度，从而减少了内存的使用和计算资源的消耗。

需要注意的是，将参数的 `requires_grad` 属性设置为 `False`后，该参数将不再参与梯度更新，因此在进行反向传播和参数优化时可能会出现错误。如果需要重新启用梯度计算，可以将参数的 `requires_grad` 属性重新设置为 `True`。