EPOCHS = 10 # TODO：完成完整的训练过程 for epoch in range(EPOCHS): ...... # TODO：输出本周期所有批次训练(或测试)数据的平均loss和accuracy ......

好的，我理解你的问题了。这是一个基本的训练循环，其中包括一个 for 循环，循环次数为 EPOCHS。在每个 epoch 中，我们会遍历数据集中的所有批次，并对每个批次进行训练或测试。在每个 epoch 结束时，我们会输出本周期所有批次训练（或测试）数据的平均 loss 和 accuracy。

下面是代码实现：

EPOCHS = 10
for epoch in range(EPOCHS):
    # 训练或测试代码
    # ...
    
    # 计算本周期所有批次训练（或测试）数据的平均 loss 和 accuracy
    epoch_loss = 0
    epoch_acc = 0
    num_batches = 0
    for batch_data in dataset:
        # 计算批次数据的 loss 和 accuracy
        batch_loss, batch_acc = compute_loss_and_accuracy(batch_data)
        
        # 累加本周期所有批次的 loss 和 accuracy
        epoch_loss += batch_loss
        epoch_acc += batch_acc
        num_batches += 1
    
    # 计算本周期所有批次训练（或测试）数据的平均 loss 和 accuracy
    epoch_loss /= num_batches
    epoch_acc /= num_batches
    
    # 输出本周期所有批次训练（或测试）数据的平均 loss 和 accuracy
    print("Epoch {}/{}  -  loss: {:.4f}  -  accuracy: {:.4f}".format(epoch+1, EPOCHS, epoch_loss, epoch_acc))

上面代码中的 `compute_loss_and_accuracy()` 函数是用来计算每个批次数据的 loss 和 accuracy 的，你需要根据你的模型来实现这个函数。