def train_loop(): step = 0 ax = [] ay = [] plt.ion() PASS_NUM = n_epochs for pass_id in range(PASS_NUM): total_loss_pass = 0 for data in train_reader(): avg_loss_value, = exe.run( fluid.default_main_program(), feed= feeder.feed(data), fetch_list=[avg_loss]) total_loss_pass += avg_loss_value ax.append(pass_id) ay.append(total_loss_pass) plt.clf() plt.plot(ax, ay) plt.pause(0.01) plt.ioff() step += 1 display.clear_output(wait=True) fluid.io.save_inference_model(SAVE_DIRNAME, ['x'], [prediction], exe) train_loop()

这段代码定义了一个train_loop函数，用于训练模型。在函数内部，首先设置了迭代次数PASS_NUM和当前迭代次数pass_id，然后进入数据读取和训练的循环中。在每次循环中，通过train_reader函数读取一个mini-batch的训练数据，将数据送入计算图中进行前向计算和反向传播，得到平均损失值avg_loss_value。累计每个mini-batch的平均损失值，得到当前迭代次数下的总损失值total_loss_pass。将total_loss_pass和pass_id分别保存到ax和ay数组中，并使用matplotlib库将损失曲线实时显示在屏幕上。在训练完成后，使用fluid.io.save_inference_model函数将训练得到的模型保存到SAVE_DIRNAME目录中，以便后续的预测任务使用。请注意，这里的prediction是输出层的输出，即模型的预测结果。请问您还有其他问题吗？