ef train(model, train_loader, criterion, optimizer, num_epochs): total_step = len(train_loader) for epoch in range(num_epochs): for i, (features, labels) in enumerate(train_loader): outputs = model(features.permute(0, 2, 1)) loss = criterion(outputs, labels.unsqueeze(1)) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if (i + 1) % 100 == 0: print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch + 1, num_epochs, i + 1, total_step, loss.item()))

这段代码是一个简单的 PyTorch 训练循环，用于训练一个模型。在每个 epoch 中，它首先使用 train_loader 加载训练数据集中的数据，然后对于每个 batch，它计算模型的输出，并计算损失函数值。然后使用 optimizer 进行反向传播和优化器更新。在每个 100 个 batch 的时候，它会输出当前的训练进度。