# 训练RNN for epoch in range(num_epochs): # 设置合适的迭代次数 # ... (在这里编写你的训练步骤，如分批处理数据、前向传播、反向传播等)python代码

在`for`循环内，你需要完成以下基本步骤来训练RNN模型：

1. **数据拆分**:

   batch_size = 32  # 每批次大小
   num_batches = len(train_data) // batch_size
   train_dataset = torch.utils.data.TensorDataset(torch.tensor(train_data.values[:-1]), torch.tensor(train_data['target']))  # 包含输入和对应的目标值
   dataloader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

2. **前向传播**:

   model.train()  # 将模型置于训练模式
   for inputs, targets in dataloader:
       inputs, targets = inputs.to(device), targets.to(device)  # 将数据移动到设备
       outputs = rnn_model(inputs)  # 前向传播，得到预测结果
       loss = criterion(outputs, targets)  # 计算loss

3. **反向传播和优化**:

   optimizer.zero_grad()  # 清零梯度
   loss.backward()  # 反向传播计算梯度
   optimizer.step()  # 更新模型参数

4. **验证和监控进度**:

   if epoch % 10 == 0:  # 每隔一定轮次评估模型性能
       with torch.no_grad():
           validation_loss = calculate_validation_loss(test_data, rnn_model, device)  # 使用测试集评估
           print(f"Epoch {epoch}: Train Loss: {loss.item()}, Validation Loss: {validation_loss}")

这里的`calculate_validation_loss`是一个辅助函数用于计算验证集的损失。

注意，这只是一个简化版本的示例，实际应用中你可能还需要添加其他细节，比如学习率调整、早停策略、模型保存等。另外，记得在每次训练循环结束后关闭梯度追踪，以便节省内存。