修正下列代码中的bug：for epoch in range(10): for batch in train_dataloader: input_ids, attention_mask, label = tuple(t.to(device) for t in batch) optimizer.zero_grad() logits = model(input_ids, attention_mask=attention_mask) loss_func = nn.CrossEntropyLoss() loss = loss_func(logits, label) loss.backward() optimizer.step()

这段代码中没有明显的语法错误，但是缺少定义优化器 `optimizer` 的代码，需要在该段代码之前加上类似于下面的代码：

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

其中，`torch.optim.Adam` 是 PyTorch 内置的 Adam 优化器，`model.parameters()` 用于获取模型的参数，`learning_rate` 是设置的学习率。

此外，为了防止过拟合，通常还需要在每个 epoch 结束后计算验证集的损失，并保存最优的模型参数，代码如下：

best_loss = float('inf')
for epoch in range(num_epochs):
    model.train()
    for batch in train_dataloader:
        # 训练代码
        
    model.eval()
    with torch.no_grad():
        val_loss = 0
        for batch in val_dataloader:
            input_ids, attention_mask, label = tuple(t.to(device) for t in batch)
            logits = model(input_ids, attention_mask=attention_mask)
            loss_func = nn.CrossEntropyLoss()
            loss = loss_func(logits, label)
            val_loss += loss.item()
        val_loss /= len(val_dataloader)
        
        if val_loss < best_loss:
            best_loss = val_loss
            torch.save(model.state_dict(), 'best_model.pth')

其中，`model.train()` 和 `model.eval()` 分别用于开启和关闭模型的训练模式和评估模式，`torch.no_grad()` 用于关闭梯度计算，`best_loss` 用于保存最优的验证集损失，`torch.save` 用于保存最优的模型参数。