为什么这段代码会报错：AttributeError: 'Mnist_NN' object has no attribute 'tain'

这个错误是因为在`fit`函数中的`model.train()`行，代码试图调用`Mnist_NN`对象的`tain`属性，但实际上这个对象并没有这样的属性。应该是误拼写了`train`方法，而不是`tain`。正确的语法应为`model.train()`，这表示设置模型处于训练模式，以便在接下来的迭代中启用正向传播和反向传播。

修复这个问题后，代码应该能正常运行。完整的修正后的`fit`函数应该是这样的：

def fit(steps, model, loss_func, opt, train_dl, valid_dl):
    for step in range(steps):
        model.train()  # 将这里修改为 'model.train()'
        for xb, yb in train_dl:
            loss_bach(model, loss_func, xb, yb, opt)
        model.eval()
        with torch.no_grad():
            losses, nums = zip(*[loss_bach(model, loss_func, xb, yb) for xb, yb in valid_dl])
        val_loss = np.sum(np.multiply(losses, nums)) / np.sum(nums)
        print('当前step：' + str(step), '验证集损失：' + str(val_loss))

    pass

现在，当模型进入训练模式时，将会执行期望的训练流程。