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在PyTorch框架中，深度学习模型的训练轮数通常由以下几个因素决定：

1. 数据集大小：如果数据集较大，可能需要更多的训练轮数才能充分利用数据集的信息。

2. 模型复杂度：如果模型非常复杂，可能需要更多的训练轮数来学习和调整模型的参数。

3. 训练目标：如果任务比较复杂，需要更多的训练轮数来找到最优解。

4. 训练算法：不同的训练算法可能需要不同的训练轮数。例如，使用梯度下降法时，训练轮数通常会比较多；而使用一些优化算法（如Adam）时，可能需要较少的训练轮数。

在具体编写代码时，我们可以通过设置一个预定义的最大训练轮数或者使用一些早停策略来控制训练的总轮数。下面是一个基于PyTorch框架的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义模型
model = YourModel()

# 定义损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 定义优化器
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 定义训练轮数
num_epochs = 10

# 准备数据集并进行训练
for epoch in range(num_epochs):
    for inputs, labels in train_loader:
        # 前向传播
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)

        # 反向传播和优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

    # 在每个epoch结束后进行验证或测试
    with torch.no_grad():
        # 进行验证或测试的代码

    # 打印训练信息
    print(f"Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item()}")

# 完成训练后进行保存模型等操作

在上述代码中，我们通过设置`num_epochs`来控制训练的总轮数，然后在每个epoch中进行模型的前向传播、损失计算、反向传播和优化。在每个epoch结束后，可以进行验证或测试，并打印训练信息。完成所有训练轮数后，可以进行保存模型等操作。

需要注意的是，这只是一个示例代码，实际的训练轮数需要根据具体任务和模型进行调整。