for e in range(1, epoch + 1): print('[{}/{}] Training'.format(e, epoch)) # train train_loss, train_acc = model.train_model(train_loader, criterion, optimizer) # evaluate test_loss, test_acc = model.evaluate(test_loader, criterion) # 用于判断是否保存模型 is_best = test_acc > best_acc # 记录当前最好的acc best_acc = max(test_acc, best_acc) # 保存模型的文件名 name = 'checkpoint' + '.pth' save_checkpoint({ 'epoch': e, 'state_dict': model.model.state_dict(), 'train_acc': train_acc, 'test_acc': test_acc, 'best_acc': best_acc, 'optimizer': optimizer.state_dict() }, is_best, checkpoint=save_path, filename=name) print('Now acc:') print(test_acc) print('Best acc:') print(best_acc)

这段代码是一个训练神经网络模型的过程，其中包括了以下步骤：

1. 对于每一个 epoch，在训练集上训练模型，计算训练集的损失和准确率。
2. 在测试集上评估模型性能，计算测试集的损失和准确率。
3. 判断当前模型是否是最好的模型，如果是，则保存模型。
4. 更新最好的准确率。
5. 打印当前的测试准确率和最好的测试准确率。

这段代码中，`train_loader` 和 `test_loader` 是训练集和测试集的 DataLoader 对象，`criterion` 是损失函数，`optimizer` 是优化器，`save_path` 是保存模型的路径。`save_checkpoint` 函数用于保存模型文件，`is_best` 表示当前模型是否是最好的模型。