怎么确保在每个 epoch 结束时，将当前 epoch 的精度和损失值添加到 epoch_acc 和 epoch_loss 数组中

你可以在每个 epoch 结束时，将当前 epoch 的精度和损失值添加到 `epoch_acc` 和 `epoch_loss` 数组中。可以将以下代码添加到每个 epoch 的末尾：

# 计算并保存当前 epoch 的平均精度和损失值
acc_avg = 0
loss_avg = 0
for batch_id, (img, label, bbox, landmark) in enumerate(train_loader):
    img = img.to(device)
    label = label.to(device).long()
    bbox = bbox.to(device)
    landmark = landmark.to(device)
    class_out, bbox_out, landmark_out = model(img)
    acc = accuracy(class_out, label)
    cls_loss = class_loss(class_out, label)
    box_loss = bbox_loss(bbox_out, bbox, label)
    landmarks_loss = landmark_loss(landmark_out, landmark, label)
    total_loss = radio_cls_loss * cls_loss + radio_bbox_loss * box_loss + radio_landmark_loss * landmarks_loss
    acc_avg += acc
    loss_avg += total_loss.item()
acc_avg /= len(train_loader)
loss_avg /= len(train_loader)
epoch_acc.append(acc_avg)
epoch_loss.append(loss_avg)

这段代码会计算当前 epoch 的平均精度和损失值，然后将它们添加到 `epoch_acc` 和 `epoch_loss` 数组中。注意，在添加之前需要先定义 `epoch_acc` 和 `epoch_loss` 数组，例如：

epoch_acc = []
epoch_loss = []

希望可以帮到你！