criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) # 训练模型 for epoch in range(2): running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(trainloader, 0): inputs, labels = data optimizer.zero_grad() outputs = net(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step()提示未解析引用net

这个错误提示说明你在代码中使用了未定义的变量 `net`。根据你的代码，`net` 变量应该是你定义的一个神经网络模型，但是可能没有正确定义或者引入相关的库或模块。

如果你使用的是 PyTorch 框架，需要先导入相关的库和模块，如下所示：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

然后，你需要定义一个神经网络模型，比如：

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 784)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

net = Net()

在这个例子中，我们定义了一个包含两个全连接层的神经网络模型，并将其赋值给变量 `net`。然后，你可以根据需要调整损失函数和优化器的参数，并进行模型训练：

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

for epoch in range(2):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

请确保你已经正确定义了 `net` 变量，并且引入了相关的库和模块。如果还有问题，请提供更多的代码信息，以便我能够更好地帮助你解决问题。