criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) # 训练模型 for epoch in range(2): running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(trainloader, 0): inputs, labels = data optimizer.zero_grad() outputs = net(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step()

这段代码看起来是一个简单的模型训练过程。在这段代码中，你使用交叉熵损失函数 `nn.CrossEntropyLoss()` 作为损失函数来衡量模型的预测结果和真实标签之间的差距。然后，你使用随机梯度下降算法 `optim.SGD()` 作为优化器来更新模型的参数。在每个 epoch 中，你遍历训练数据集 `trainloader`，并使用 `enumerate()` 函数来获取每个数据样本的索引和数据本身。然后，你将数据样本和标签分别赋值给 `inputs` 和 `labels` 变量。接着，你调用 `optimizer.zero_grad()` 来清空之前的梯度，然后使用 `net(inputs)` 进行模型的前向传播计算，得到模型的预测结果。接下来，你计算模型的损失值，调用 `loss.backward()` 来计算损失函数关于模型参数的梯度，并使用 `optimizer.step()` 来更新模型的参数。

这段代码中还有一些参数需要注意，比如学习率 `lr` 和动量 `momentum`。这些参数的选择对训练结果有很大的影响，需要根据具体情况进行调整。

另外，这个训练过程只进行了两个 epoch，这可能不足以训练出一个好的模型。通常情况下，需要进行更多的 epoch 并进行交叉验证来评估模型的性能。