我需要用python打印出超参数和机器学习模型中的参数。

要用Python打印出超参数和机器学习模型中的参数，你可以通过以下步骤实现：

导入所需的库和模型，如scikit-learn或TensorFlow等。
定义机器学习模型，并配置超参数。
训练模型，获取最终的参数。
打印超参数和模型参数。

下面是一个示例代码：

# 1. 导入所需库和模型
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 2. 定义机器学习模型并配置超参数
model = LinearRegression()
hyperparameters = {'fit_intercept': True, 'normalize': False}

# 3. 训练模型，获取最终的参数
X = np.array([[1, 1], [1, 2], [2, 2], [2, 3]])
y = np.dot(X, np.array([1, 2])) + 3
model.fit(X, y)
parameters = {'coefficients': model.coef_, 'intercept': model.intercept_}

# 4. 打印超参数和模型参数
print("超参数：")
for key, value in hyperparameters.items():
    print(f"{key}: {value}")

print("\n模型参数：")
for key, value in parameters.items():
    print(f"{key}: {value}")

在这个示例中，我们使用了scikit-learn库的LinearRegression线性回归模型作为示例模型。通过字典类型的hyperparameters变量来配置超参数，其中'fit_intercept'表示是否拟合截距，'normalize'表示是否归一化输入变量。模型的参数通过model.coef_获取系数，通过model.intercept_获取截距。

请注意，这只是一个示例代码，实际使用中可能会涉及不同的机器学习模型和超参数配置。具体的模型参数和超参数会根据你使用的模型和库而有所不同。

如果你想使用腾讯云的相关产品，你可以参考腾讯云机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform，TMLP），该平台提供了一整套机器学习开发和部署的解决方案，包括数据准备、模型训练、模型部署等。更多关于腾讯云机器学习平台的信息，请参考：腾讯云机器学习平台产品介绍。