for epoch in range(10): running_loss = 0.0 for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() print('Epoch %d loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / len(train_loader)))分开写

好的，下面是将上述代码拆分成更详细的步骤：

# 定义训练循环
for epoch in range(10):
    running_loss = 0.0
    
    # 循环遍历训练数据集
    for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):
        # 梯度清零
        optimizer.zero_grad()
        
        # 前向传播
        outputs = model(inputs)
        
        # 计算损失
        loss = criterion(outputs, labels)
        
        # 反向传播
        loss.backward()
        
        # 更新参数
        optimizer.step()
        
        # 累计损失
        running_loss += loss.item()
    
    # 计算平均损失并输出
    average_loss = running_loss / len(train_loader)
    print('Epoch %d loss: %.3f' % (epoch + 1, average_loss))

在这个代码中，我们首先定义了一个训练循环，它将循环遍历训练数据集，每个 epoch 迭代一次。在每个 epoch 中，我们使用 `enumerate()` 函数迭代遍历 `train_loader` 中的数据，其中 `inputs` 表示输入数据，`labels` 表示标签数据。

接下来，我们使用优化器 `optimizer` 的 `zero_grad()` 方法将梯度清零，以防止梯度累积。然后，我们使用模型 `model` 执行前向传播，并计算损失 `loss`。然后，我们使用 `backward()` 方法执行反向传播，计算梯度。最后，我们使用 `step()` 方法更新参数，以最小化损失。

在完成所有数据的训练之后，我们计算平均损失并输出。在这个例子中，我们使用了 `%` 运算符来格式化输出字符串，其中 `%d` 表示整数，`%.3f` 表示保留三位小数的浮点数。

希望这个示例能够帮助您更好地理解代码的执行过程。