在PyTorch深度学习模型训练过程中，如何编写代码计算并打印每个epoch的平均损失和分类准确率？请提供一个包含数据加载、模型定义、优化器配置和训练循环的完整实例。

在PyTorch中，准确率（accuracy）和损失（loss）是评估模型性能的关键指标。为了帮助你准确地计算并打印每个epoch的平均损失和分类准确率，推荐查看这份资料：《Pytorch精度与损失计算详解：实例解析与计算方法》。这份资料将为你提供理论基础和实际操作的详细指导。

参考资源链接：[Pytorch精度与损失计算详解：实例解析与计算方法](https://wenku.csdn.net/doc/6412b7a0be7fbd1778d4af83?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要准备数据集并进行加载，通常使用DataLoader来批量加载数据。然后，定义你的深度学习模型，选择合适的网络架构。接着，根据所选模型和任务配置损失函数和优化器。在训练循环中，你会计算损失并更新模型权重，同时记录每个epoch的损失和准确率。

以下是一个简化的代码示例：

import torch
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets, transforms

# 数据加载
transform = ***pose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
])
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)

# 模型定义
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(28*28, 500)
        self.fc2 = nn.Linear(500, 10)

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 28*28)
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

model = Net()

# 损失函数和优化器配置
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5)

# 训练循环
def train(epoch):
    model.train()
    train_loss = 0
    correct = 0
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
        train_loss += loss.item()
        pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True)
        correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()
        
    train_loss /= len(train_loader.dataset)
    print(f

参考资源链接：[Pytorch精度与损失计算详解：实例解析与计算方法](https://wenku.csdn.net/doc/6412b7a0be7fbd1778d4af83?spm=1055.2569.3001.10343)