已经实例化模型后，paddlepaddle框架中训练神经网络模型的代码语句是什么，请对里面的参数进行详细解释

在 PaddlePaddle 中，训练神经网络模型的代码语句通常包括以下步骤：

1. 定义模型：

import paddle.nn as nn

class Net(nn.Layer):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        y = self.linear(x)
        return y

model = Net()

这里我们定义了一个简单的全连接神经网络模型，包含一层线性层 `linear`。在 `__init__` 方法中，我们定义了模型的结构，并在 `forward` 方法中定义了模型的前向计算过程。

2. 定义损失函数：

loss_fn = nn.MSELoss()

这里我们使用均方误差损失函数 `MSELoss()`。

3. 定义优化器：

optimizer = paddle.optimizer.SGD(learning_rate=0.001, parameters=model.parameters())

这里我们使用随机梯度下降优化器 `SGD()`，指定学习率为 `0.001`，同时将模型的参数传递给优化器。

4. 训练模型：

for epoch in range(10):
    for batch_id, data in enumerate(train_loader()):
        x_data = data[0]
        y_data = data[1]
        predicts = model(x_data)
        loss = loss_fn(predicts, y_data)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        optimizer.clear_grad()

这里我们使用一个双重循环，外层循环控制训练轮数，内层循环遍历训练数据集。在每个批次中，我们首先将输入数据 `x_data` 和标签数据 `y_data` 传递给模型，得到预测结果 `predicts`。然后计算预测结果与真实标签之间的损失值 `loss`，并调用 `backward()` 方法计算梯度值。最后使用优化器 `optimizer` 更新模型参数，并清除当前梯度值。

其中，`train_loader()` 是一个生成器函数，用于生成训练数据集中的小批量数据。在 PaddlePaddle 中，可以使用 `paddle.io.DataLoader` 类来构建数据加载器，从而方便地实现批量读取数据。

在训练过程中，还可以使用其他工具，如 `paddle.metric.Accuracy` 类来计算准确率等指标。同时，也可以在训练过程中保存模型参数，以便在之后使用该模型进行测试或部署。