def train_epoch(self): self.model.train() loss_epoch = 0 num_batches = len(self.train_dataloader)做了什么

该函数是一个训练模型的函数。具体来说，它将模型切换到训练模式（通过 `self.model.train()`），遍历训练数据集中的每个批次，计算该批次的损失并更新模型参数。函数返回一个整个 epoch 的平均损失。

具体来说，该函数执行以下操作：

- 将模型切换到训练模式（通过 `self.model.train()`）。
- 初始化该 epoch 的损失为 0。
- 获取训练数据集的批次数量（通过 `len(self.train_dataloader)`）。
- 遍历训练数据集中的每个批次：
- 将批次数据和标签传递给模型并计算损失（通过 `loss_fn` 函数）。
- 将损失添加到该 epoch 的总损失中。
- 将损失反向传播并更新模型参数（通过 `optimizer.step()`）。
- 清空梯度信息（通过 `optimizer.zero_grad()`）。
- 计算该 epoch 的平均损失（通过将总损失除以批次数量）并返回。