python step_epoch

在 Python 中，`step_epoch`不是一个内置的函数或方法。它可能是指在训练神经网络时，按照每个 epoch 进行迭代和更新模型的步骤。通常，在每个 epoch 完成后会执行一系列操作，比如计算损失函数、更新模型参数、评估模型性能等。

以下是一个示例伪代码，展示了一个简单的训练循环中的 `step_epoch` 步骤：

import torch

# 定义神经网络模型和优化器
model = ...
optimizer = ...

# 循环迭代每个 epoch
for epoch in range(num_epochs):
    # 在每个 epoch 前的准备工作
    ...

    # 循环遍历数据集进行训练
    for inputs, targets in dataloader:
        # 前向传播
        outputs = model(inputs)
        loss = ...

        # 反向传播和参数更新
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

    # 在每个 epoch 后的操作（如评估模型性能等）
    step_epoch()

# 训练完成后的操作
...

在这个示例中，`step_epoch`代表在每个 epoch 结束后执行的步骤。它可以是任何你想要执行的操作，比如计算训练集/验证集的准确率、保存模型、调整学习率等。具体的实现会根据你的需求和代码结构而有所不同。