解释一下代码def train_model(train_data, dev_data, model, lr=0.01, momentum=0.9, nesterov=False, n_epochs=100): """Train a model for N epochs given data and hyper-params.""" # We optimize with SGD optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=lr, momentum=momentum, nesterov=nesterov) losses = [] accuracies = [] val_losses = [] val_accuracies = [] for epoch in range(1, n_epochs + 1): print("-------------\nEpoch {}:\n".format(epoch)) # Run **training*** loss, acc = run_epoch(train_data, model.train(), optimizer) print('Train | loss: {:.6f} accuracy: {:.6f}'.format(loss, acc)) losses.append(loss) accuracies.append(acc) # Run **validation** val_loss, val_acc = run_epoch(dev_data, model.eval(), optimizer) print('Valid | loss: {:.6f} accuracy: {:.6f}'.format(val_loss, val_acc)) val_losses.append(val_loss) val_accuracies.append(val_acc) # Save model path = './cifar_net.pth' torch.save(model.state_dict(), path) return losses,accuracies,val_losses,val_accuracies

这是一段 Python 代码，函数名为 train_model，它的功能是给定训练数据、开发数据、模型和超参数，对模型进行 N 轮训练。其中 N 由 n_epochs 控制。这个函数有四个参数：

1. train_data - 训练数据
2. dev_data - 开发数据
3. model - 模型
4. lr - 学习率，指定训练中每次迭代对权重的更新幅度
5. momentum - 动量项，指定权重更新时历史梯度的影响程度
6. nesterov - 是否使用 Nesterov momentum。如果使用，则在计算梯度时，先根据当前速度预测下一步的位置，再计算梯度
7. n_epochs - 训练轮数，即模型需要迭代的次数。