with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) for i in range(num_epochs): batch_inputs, batch_targets = get_batch(data, batch_size, num_steps) feed = {inputs: batch_inputs, targets: batch_targets} _, training_loss = sess.run([optimizer, loss], feed_dict=feed) print("Epoch: %d, Loss: %.3f" % (i, training_loss))解释这段代码

这段代码是一个使用 TensorFlow 训练循环神经网络（RNN）模型的示例。

- 首先，使用 `tf.Session()` 创建一个 TensorFlow 会话，所有的计算都在这个会话中进行。
- 接着，使用 `sess.run(tf.global_variables_initializer())` 初始化所有全局变量。
- 然后，循环 `num_epochs` 次，每次迭代从数据集中获取 `batch_size` 个输入序列和对应的 `batch_size` 个目标序列。这里假设数据集已经被处理成可以直接用于模型训练的形式，即每个输入序列和目标序列都是一个二维数组，维度为 `(batch_size, num_steps)`，其中 `num_steps` 是每个序列的时间步数。
- 接下来，构建一个 feed_dict，将输入序列和目标序列作为 `inputs` 和 `targets` 的值传入。`inputs` 和 `targets` 是模型的占位符，用于在模型训练时接收输入和目标序列。
- 然后，使用 `sess.run([optimizer, loss], feed_dict=feed)` 运行 TensorFlow 计算图中的两个节点：优化器 `optimizer` 和损失函数 `loss`。这里假设已经在计算图中定义了这两个节点。`optimizer` 的作用是根据损失函数的值更新模型的参数，使得模型的预测结果更接近目标序列。`loss` 是一个标量，表示当前训练批次的损失函数值。
- 最后，打印出当前训练批次的损失函数值。