补充一下代码for epoch in range(num_epochs): for i, (images, labels) in enumerate(train_loader): # 批处理 # Convert torch tensor to Variable images = Variable(images.view(-1, 28 * 28)) labels = Variable(labels) # 实验一：前向和反向传播算法的代码 # Forward + Backward + Optimize optimizer.zero_grad() # zero the gradient buffer #梯度清零，以免影响其他batch # 前向传播 # import pdb # pdb.set_trace() # loss # 后向传播，计算梯度 # 实验一：运行代码并查看梯度的变化 # 梯度更新 # 举例：观察FC1的权重梯度变化 if (i + 1) % 100 == 0: print('Epoch [%d/%d], Step [%d/%d], Loss: %.4f' % (epoch + 1, num_epochs, i + 1, len(train_dataset) // batch_size, loss.item()))

这段代码是一个简单的神经网络训练代码，用于对MNIST手写数字数据集进行分类。具体来说，该代码包括两个嵌套的循环，外层循环用于控制训练的轮数，内层循环用于控制每个batch的训练。在每个batch中，首先将输入数据转换为PyTorch变量，然后执行前向传播，计算损失函数并执行反向传播，最后更新模型参数。

其中，optimizer.zero_grad()用于清空梯度缓存，以免影响其他batch的计算。loss.item()用于获取当前损失函数的值，并打印出来，方便我们观察模型的训练情况。在每迭代100个batch时，该代码会打印出当前的训练轮数、batch数、以及损失函数的值。

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请解释这段代码for epoch in range(num_epochs): for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): loss = train_step(inputs, labels) # 自定义训练函数 losses.append(loss.item())

这段代码是一个嵌套循环，用于训练模型。外层循环epoch表示训练的轮数，范围是0到num_epochs-1。内层循环i表示当前轮次的第i个batch，train_loader是一个数据迭代器，可以迭代地返回inputs和labels。在每次内层循环中，通过调用train_step函数对inputs和labels进行训练，并返回当前batch的损失值loss。最终的训练结果是在num_epochs轮内完成的。

补充以下代码for epoch in range(num_epochs): for i, (images, labels) in enumerate(train_loader): # 批处理 # Convert torch tensor to Variable images = Variable(images.view(-1, 28 * 28)) labels = Variable(labels) # 实验一：前向和反向传播算法的代码 # Forward + Backward + Optimize optimizer.zero_grad() # zero the gradient buffer #梯度清零，以免影响其他batch # 前向传播 # import pdb # pdb.set_trace() # loss # 后向传播，计算梯度 # 实验一：运行代码并查看梯度的变化 # 梯度更新 # 举例：观察FC1的权重梯度变化 if (i + 1) % 100 == 0: print('Epoch [%d/%d], Step [%d/%d], Loss: %.4f' % (epoch + 1, num_epochs, i + 1, len(train_dataset) // batch_size, loss.item()))

这段代码是一个典型的PyTorch训练模型的代码框架。该框架中包含两个循环：外层循环是训练的epoch数，内层循环是每个epoch中的batch数。

在内层循环中，首先将数据(images和labels)转换为PyTorch中的Variable，这是一个可自动求导的变量。然后使用optimizer.zero_grad()将所有参数的梯度清零，以免影响其他batch的训练。接下来进行前向传播，计算模型输出和真实标签之间的损失loss。再进行后向传播，计算所有变量的梯度。最后使用optimizer.step()函数对所有变量进行更新。

在每个epoch的每个batch训练完成后，打印出当前的loss值，以便观察模型的训练情况。