def train(net, train_iter, loss, epochs, lr): trainer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr) for epoch in range(epochs): for X, y in train_iter: trainer.zero_grad() l = loss(net(X), y) l.sum().backward() trainer.step() print(f'epoch {epoch + 1}, ' f'loss: {d2l.evaluate_loss(net, train_iter, loss):f}')

这是一个使用 PyTorch 实现神经网络训练的代码段。其中：

- net：表示要训练的神经网络模型；
- train_iter：表示训练数据集，通常使用 PyTorch 的 DataLoader 函数来加载；
- loss：表示损失函数，通常选择交叉熵等常用损失函数；
- epochs：表示训练的轮数；
- lr：表示学习率，即每次迭代时更新模型参数的步长。

在训练过程中，使用 Adam 优化器来更新模型参数，每次迭代时都需要将梯度清零，计算损失函数并反向传播得到梯度，最后使用优化器来更新模型参数。每个 epoch 结束后，输出当前轮数和训练集上的平均损失。该代码段中的 train 函数通常作为整个训练过程的一部分，与数据预处理和模型定义等其他部分配合使用。