train_loss = torch.sqrt(loss_function(batch[2].float().to(device), prediction)) train_loss.backward() optimizer.step()

这段代码是一个 PyTorch 中训练模型的代码片段。其中，`loss_function` 是定义的损失函数，`batch` 是从数据集中取出的一个 batch，`prediction` 是模型预测的结果。`to(device)` 是将数据移动到 GPU 上进行加速计算。`backward()` 是反向传播，计算梯度。`optimizer.step()` 是使用优化器来更新模型参数。最终，通过不断地迭代训练，模型的预测结果会越来越准确。