# Train VAE model vae.train() for epoch in range(num_epochs): for i, (images, _) in enumerate(train_loader): # Flatten images images = images.view(images.size(0), -1) # Forward pass x_hat, z_mean, z_logvar = vae(images) # Compute loss loss = loss_fn(x_hat, images, z_mean, z_logvar) # Backward pass optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # Print loss every 100 batches if i % 100 == 0: print('Epoch [{}/{}], Batch [{}/{}], Loss: {:.4f}' .format(epoch + 1, num_epochs, i + 1, len(train_loader), loss.item())) torch.save(vae.state_dict(),'model/vae.pkl')修改代码降低损失

可以尝试以下几种方法来降低损失：

1. 调整学习率：尝试减小学习率，增加训练次数，这有可能会使模型更加收敛。

2. 增加训练数据：增加训练数据量可以帮助模型更好地学习数据分布，从而提高模型的泛化能力。

3. 调整损失函数：尝试使用其他的损失函数或者对现有的损失函数进行微调，以更好地适应模型的特点。

4. 调整模型结构：如果模型结构不够复杂，可以尝试增加模型的深度或者宽度，或者尝试使用其他的模型结构。

5. 数据预处理：对数据进行预处理，例如标准化、归一化、降噪等，可以提高模型的性能。