请你帮我写出训练深度学习网络通用的的伪代码

训练深度学习网络通常包括数据预处理、模型构建、损失函数定义、优化器选择、以及训练循环等步骤。下面是一个简单的伪代码示例：

# 定义数据预处理函数
def preprocess_data(train_data, test_data):
    train_data = normalize(train_data)
    test_data = normalize(test_data)
    return train_data, test_data

# 加载或生成数据集
train_data, test_data = load_dataset()

# 数据预处理
train_data, test_data = preprocess_data(train_data, test_data)

# 模型初始化
model = create_model(input_shape, num_classes)  # 输入形状和类别数

# 损失函数和优化器
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()  # 假设使用交叉熵损失
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), learning_rate)  # 使用Adam优化器

# 训练循环
epochs = num_epochs
for epoch in range(epochs):
    model.train()
    for inputs, targets in train_dataloader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = loss_fn(outputs, targets)
        loss.backward()
        optimizer.step()
    
    # 每隔一定epoch验证模型性能
    if (epoch + 1) % validation_frequency == 0:
        model.eval()
        with torch.no_grad():
            val_loss, val_accuracy = evaluate(model, test_data)
            print(f"Epoch {epoch+1}: Loss: {val_loss}, Accuracy: {val_accuracy}")

# 结束训练后保存模型
save_model(model, "trained_model.pth")