帮我写一条导入了YOLO的训练代码

当然，下面是一条示例的YOLO训练代码：

import tensorflow as tf
from yolo_model import YOLO

# 设置训练参数
learning_rate = 0.001
num_epochs = 10
batch_size = 32

# 创建YOLO模型实例
yolo = YOLO()

# 定义损失函数和优化器
loss_fn = tf.losses.MeanSquaredError()
optimizer = tf.optimizers.Adam(learning_rate)

# 进行训练
for epoch in range(num_epochs):
    # 在每个epoch开始时，重置损失记录
    epoch_loss_avg = tf.metrics.Mean()
    
    # 在每个batch上进行训练
    for images, labels in train_dataset:
        with tf.GradientTape() as tape:
            # 前向传播
            predictions = yolo(images)
            # 计算损失
            loss_value = loss_fn(labels, predictions)
        
        # 反向传播并更新参数
        grads = tape.gradient(loss_value, yolo.trainable_variables)
        optimizer.apply_gradients(zip(grads, yolo.trainable_variables))
        
        # 记录batch的损失值
        epoch_loss_avg(loss_value)
    
    # 打印每个epoch的平均损失值
    print("Epoch {}: Loss = {}".format(epoch+1, epoch_loss_avg.result()))

请注意，这只是一条示例代码，具体的实现可能因YOLO版本和数据集的不同而有所变化。你需要根据实际情况进行相应的调整和修改。