找出styleTransfer代码中与神经网络训练过程五个步骤相对应的代码。

神经网络训练过程一般包括五个基本步骤：准备数据、定义模型、定义损失函数、定义优化器，以及迭代训练模型。在styleTransfer代码中，这五个步骤对应的代码如下：

1. 准备数据：加载输入图片和风格图片，并将它们转化为神经网络可以处理的张量格式。

content_image = load_image(CONTENT_IMAGE_PATH)
style_image = load_image(STYLE_IMAGE_PATH)
content_tensor = image_to_tensor(content_image).to(device)
style_tensor = image_to_tensor(style_image).to(device)

2. 定义模型：定义内容损失和风格损失，以及使用VGG16模型提取特征的过程。

content_loss = ContentLoss()
style_loss = StyleLoss()
model = nn.Sequential(
    Normalization(),
    vgg16.features[:4],
    content_loss,
    vgg16.features[4:9],
    style_loss,
    vgg16.features[9:16],
    style_loss,
    vgg16.features[16:23],
    style_loss,
    vgg16.features[23:30],
    style_loss
).to(device)

3. 定义损失函数：将内容损失和风格损失加权求和，得到总的损失函数。

content_weight = 1
style_weights = [1e3/n**2 for n in [64, 128, 256, 512, 512]]
loss_weights = [content_weight] + style_weights
loss = Loss(model, loss_weights).to(device)

4. 定义优化器：使用Adam优化器来更新神经网络的参数。

optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=LEARNING_RATE)

5. 迭代训练模型：使用循环来迭代训练模型，每次更新参数，计算损失函数，并输出训练过程中的一些信息。

for epoch in range(NUM_EPOCHS):
    model.train()
    for i, batch in enumerate(dataloader):
        optimizer.zero_grad()
        input_tensor = batch.to(device)
        output_tensor = model(input_tensor)
        loss_value = loss(output_tensor)
        loss_value.backward()
        optimizer.step()
        if i % LOG_INTERVAL == 0:
            print('Epoch [{}/{}], Batch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, NUM_EPOCHS, i+1, len(dataloader), loss_value.item()))

以上是styleTransfer代码中与神经网络训练过程五个步骤相对应的代码。