train_step(self, data_batch): """Define how the model is going to train, from input to output. """ imgs = data_batch[0] labels = data_batch[1:] cls_score = self.forward_net(imgs) loss_metrics = self.head.loss(cls_score, labels) return loss_metrics

这段代码是一个模型的训练步骤，主要包括以下几个步骤：

1. 从输入数据中获取图像数据和标签数据。
2. 将图像数据输入到模型前向网络中，得到模型的输出结果。
3. 将模型的输出结果和标签数据输入到损失函数中，计算损失值。
4. 将损失值返回，用于更新模型参数。

其中，self.forward_net(imgs) 表示模型的前向传播过程，self.head.loss(cls_score, labels) 表示损失函数的计算过程。