解释代码： if avg_test_loss < best_loss: best_loss = avg_test_loss best_model_weights = copy.deepcopy(model.state_dict()) flag = True if flag == False and epoch > 100: # 100轮未得到best_loss连续3轮则结束训练 cnt_no_increasing += 1 if cnt_no_increasing > 3: break

这段代码包含了两个部分。

第一部分是用于更新最佳模型的权重和损失值。具体解释如下：
1. `if avg_test_loss < best_loss:`：这个条件判断语句检查当前的平均测试损失`avg_test_loss`是否小于最佳损失值`best_loss`。
2. 如果满足条件，执行以下操作：
- `best_loss = avg_test_loss`：将最佳损失值更新为当前的平均测试损失。
- `best_model_weights = copy.deepcopy(model.state_dict())`：通过深度复制，将当前模型的权重保存为最佳模型的权重。
- `flag = True`：设置一个标志位为True，表示发现了更好的最佳损失值。

第二部分是用于判断是否终止训练。具体解释如下：
1. `if flag == False and epoch > 100:`：这个条件判断语句检查标志位`flag`是否为False且当前训练周期（epoch）是否大于100。
2. 如果满足条件，执行以下操作：
- `cnt_no_increasing += 1`：将计数器`cnt_no_increasing`增加1，用于记录连续未获得更好的最佳损失值的轮数。
- `if cnt_no_increasing > 3:`：如果连续未获得更好的最佳损失值的轮数超过3次，则执行以下操作：
- `break`：终止整个训练过程，跳出训练循环。

通过以上代码，可以根据测试损失的变化更新最佳模型的权重和最佳损失值，并在连续未获得更好的最佳损失值的情况下终止训练。这有助于提前停止训练，避免过拟合或在损失不再改善时浪费计算资源。