标注数据与未标注数据一起放入数据集中进行模型的训练代码结构是怎么样的，请你用代码示例的形势为我介绍一下，不需要特别详细，只需要各部分框架即可

通常在使用带有标注数据和未标注数据的深度学习模型进行训练时，可以使用半监督学习的方法。在此方法中，使用有标注的数据来训练模型，然后使用该模型对未标注数据进行预测，并将这些预测结果用于增强模型的训练。以下是一个示例代码结构，用于将有标注数据和未标注数据一起放入数据集中进行半监督训练：

# 加载有标注数据和未标注数据
labeled_data = load_labeled_data()
unlabeled_data = load_unlabeled_data()

# 将有标注数据和未标注数据合并为一个数据集
all_data = labeled_data + unlabeled_data

# 创建一个 PyTorch DataLoader 对象，用于批量加载数据
batch_size = 32
data_loader = DataLoader(all_data, batch_size=batch_size, shuffle=True)

# 创建深度学习模型
model = create_model()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 开始训练模型
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
    # 对于每个批次，分别处理有标注数据和未标注数据
    for batch in data_loader:
        labeled_batch, unlabeled_batch = split_batch(batch)

        # 计算有标注数据的损失
        labeled_inputs, labeled_targets = labeled_batch
        labeled_outputs = model(labeled_inputs)
        labeled_loss = criterion(labeled_outputs, labeled_targets)

        # 计算未标注数据的损失
        unlabeled_inputs, _ = unlabeled_batch
        unlabeled_outputs = model(unlabeled_inputs)
        unlabeled_loss = compute_unlabeled_loss(unlabeled_outputs)

        # 计算总体损失并进行反向传播和参数更新
        total_loss = labeled_loss + unlabeled_loss
        optimizer.zero_grad()
        total_loss.backward()
        optimizer.step()

上述代码中，首先加载有标注数据和未标注数据，并将它们合并为一个数据集。然后创建一个 PyTorch DataLoader 对象，用于批量加载数据。接着，创建深度学习模型、定义损失函数和优化器，然后开始训练模型。

在训练过程中，对于每个批次，将数据集分成有标注数据和未标注数据两部分，并分别计算它们的损失。有标注数据的损失使用交叉熵损失函数来计算，而未标注数据的损失通常使用一些半监督学习方法来计算，例如混合高斯模型（Mixture of Gaussian）或自编码器（Autoencoder）等。最后，将有标注数据的损失和未标注数据的损失相加，计算总体损失，并通过反向传播和参数更新来训练模型。