Let's define a training step by defining the loss_fn globally and implementing a step with the following substeps: all gradients must be reseted by optimizer.zero_grad() get the result of a forward pass of the network calculate the loss for this batch do a backwardpass using .backward() on the calculated loss do an optimizer step 帮我按照上面的要求补充下面的代码 def training_step(net, optimizer, loss_fn, batch): img, gt = batch # implement training step ... return loss

好的，请参考下面的完整代码：

def training_step(net, optimizer, loss_fn, batch):
    img, gt = batch
    
    # reset gradients
    optimizer.zero_grad()
    
    # forward pass
    out = net(img)
    
    # calculate loss
    loss = loss_fn(out, gt)
    
    # backward pass
    loss.backward()
    
    # optimizer step
    optimizer.step()
    
    return loss

这段代码中，我们定义了一个名为`training_step`的函数，它接受四个参数：`net`表示网络模型，`optimizer`表示优化器，`loss_fn`表示损失函数，`batch`表示输入数据。

在函数体中，我们首先通过`optimizer.zero_grad()`来将所有的梯度清零。然后我们使用输入数据`img`调用网络模型`net`的前向传播方法，得到输出结果`out`。接下来，我们使用损失函数`loss_fn`计算模型输出结果和实际结果`gt`之间的损失。然后我们调用`loss.backward()`来计算所有参数的梯度。最后，我们使用`optimizer.step()`来更新所有参数。最后，我们将损失值`loss`作为函数的返回值。