给我讲以下代码：best_loss = 1.0 train_losses, val_losses = [], [] train_scores, val_scores = [], [] for i in range(0, NUM_EPOCHS): print('\nEpoch: {}'.format(i)) train_logs = train_epoch.run(train_loader) valid_logs = valid_epoch.run(valid_loader) train_losses.append(train_logs['dice_loss']) val_losses.append(valid_logs['dice_loss']) train_scores.append(train_logs['iou_score']) val_scores.append(valid_logs['iou_score']) if best_loss > valid_logs['dice_loss']: best_loss = valid_logs['dice_loss'] torch.save(model, os.path.join(MODEL_SAVE_DIR, 'best_model.pth')) print('Model saved!')

这段代码是一个训练神经网络的循环，其中：

- `best_loss` 是初始化的最佳损失，用来跟踪最好的模型；
- `train_losses` 存储每个训练时期的训练集损失；
- `val_losses` 存储每个训练时期的验证集损失；
- `train_scores` 存储每个训练时期的训练集 IOU 得分；
- `val_scores` 存储每个训练时期的验证集 IOU 得分；
- `NUM_EPOCHS` 是定义的训练时期数量；
- `train_epoch` 是一个定义了训练过程的 PyTorch Lightning `Epoch` 类的实例；
- `valid_epoch` 是一个定义了验证过程的 PyTorch Lightning `Epoch` 类的实例；
- `train_loader` 和 `valid_loader` 是分别加载训练集和验证集的 PyTorch 数据加载器；
- 在循环的每个训练时期，首先输出当前时期的编号；
- `train_epoch.run(train_loader)` 和 `valid_epoch.run(valid_loader)` 分别运行训练和验证过程，并返回一个包含有关损失和得分的字典；
- 将训练损失、验证损失、训练得分和验证得分附加到相应的列表中；
- 如果验证集的损失小于 `best_loss`，则更新 `best_loss` 并保存当前模型的权重。在保存模型时，使用 `torch.save` 将模型保存到指定路径中，并输出一条消息表示模型已保存。

总而言之，这段代码训练神经网络，并跟踪损失和得分，以便在每个训练时期结束时进行记录。如果验证集的损失小于 `best_loss`，则保存当前模型的权重。