for step, data in enumerate(train_loader, start=0): images, labels = data optimizer.zero_grad() logits = net(images.to(device)) loss = loss_function(logits, labels.to(device)) loss.backward() optimizer.step()

这段代码是在每个epoch中，对训练集中的所有mini-batch进行训练。

首先，我们使用enumerate函数遍历train_loader，即训练数据集中的所有mini-batch。其中，start=0表示step的初始值为0。

然后，我们从当前mini-batch中获取输入数据images和标签数据labels。接着，我们将优化器中的梯度清零，以便在当前mini-batch中重新计算梯度。

接下来，我们将输入数据images传入模型net中，得到模型输出logits。注意，我们需要将输入数据和标签数据都移动到指定的设备上，以便在GPU上进行计算。

然后，我们使用损失函数loss_function计算模型输出logits和标签数据labels之间的交叉熵损失loss。接着，我们通过反向传播计算梯度，并使用优化器optimizer更新模型参数。

在训练过程中，我们可以根据需要对学习率进行调整，并在每个epoch结束后评估模型在验证集上的表现，以便进行调参和模型选择。