num_epochs = 3 for epoch in range(num_epochs): for X, y in data_iter: l = loss(net(X) ,y) trainer.zero_grad() l.backward() trainer.step() l = loss(net(features), labels) print(f'epoch {epoch + 1}, loss {l:f}')

这是一个简单的训练循环，用于训练神经网络模型。在每个epoch中，通过data_iter迭代器遍历训练数据集，计算损失（l）并进行反向传播和参数更新。然后，计算并打印该epoch的损失值。

在这段代码中，num_epochs定义了训练的总轮数。通过循环迭代num_epochs次，我们可以对模型进行多次训练，以提高模型的性能。

注意，这段代码中使用了一个训练器（trainer），它负责更新模型的参数。具体来说，trainer.zero_grad()用于清空模型参数的梯度，l.backward()用于计算梯度，trainer.step()用于更新模型参数。

最后，使用net(features)计算所有训练样本的预测值，并计算它们与真实标签的损失值。然后打印出该epoch的损失值。

请注意，这只是一个示例代码，并不能完整运行。您需要根据实际情况定义损失函数、优化器和数据集迭代器，并对模型进行适当的初始化。