Epoch 0 - Loss: 29.517078385136386 Epoch 100 - Loss: 0.020163969858276648 Epoch 200 - Loss: 0.020163969858276648 Epoch 300 - Loss: 0.020163969858276648 Epoch 400 - Loss: 0.020163969858276648 Epoch 500 - Loss: 0.020163969858276648 Epoch 600 - Loss: 0.020163969858276648 Epoch 700 - Loss: 0.020163969858276648 Epoch 800 - Loss: 0.020163969858276648 Epoch 900 - Loss: 0.020163969858276648 Epoch 1000 - Loss: 0.020163969858276648 Epoch 1100 - Loss: 0.020163969858276648 Epoch 1200 - Loss: 0.020163969858276648 Epoch 1300 - Loss: 0.020163969858276648 Epoch 1400 - Loss: 0.020163969858276648 Epoch 1500 - Loss: 0.020163969858276648 Epoch 1600 - Loss: 0.020163969858276648 Epoch 1700 - Loss: 0.020163969858276648 Epoch 1800 - Loss: 0.020163969858276648 Epoch 1900 - Loss: 0.020163969858276648

这是一个训练神经网络的过程，输出的信息包括每个 epoch 的训练损失值。损失值是网络预测结果与真实值之间的差异程度，损失值越小，表示网络预测结果越接近真实值。在这个例子中，可以看到随着 epoch 的增加，损失值逐渐减小，表明神经网络的预测能力不断提高，最终收敛于一个较小的值。这说明网络已经训练好了，可以使用它进行预测了。