for data, target in train_bar: batch_size = data.size(0) running_results['batch_sizes'] += batch_size inputs = Variable(data).cuda()#加载variable形式，把它放在cuda（GPU）上 gt = Variable(target).cuda() output = net(inputs)#网络输出 # generate mask mask = gt > 0.001#归一化0-1时，缺失值是无限趋近于0，把小于0.001的值剃掉，把大于0.001的值保留 loss = criterion(output[mask == True], gt[mask == True])#计算出保留部分的损失函数 optimizer.zero_grad()#梯度清零 loss.backward()#反向传播 optimizer.step()#优化器更新 running_results['loss'] += loss.item() * batch_size train_bar.set_description(desc='[%d/%d] Loss: %.7f ' % ( epoch, NUM_EPOCHS, running_results['loss'] / running_results['batch_sizes']))

这段代码是训练神经网络的核心代码，包括了模型前向传播、损失函数计算、反向传播和优化器更新等步骤。

首先，代码使用一个for循环遍历训练数据集中的每一个batch，其中data和target分别表示输入数据和标签数据。batch_size表示当前batch中数据的个数。running_results是一个字典，用于记录训练过程中的相关信息，包括了batch_sizes和loss两个键值对。

然后，代码将输入数据和标签数据转换为pytorch的Variable对象，并将其移动到GPU上，以便在GPU上进行计算。接着，代码将输入数据送入神经网络模型中进行前向传播，得到输出结果output。

接下来，代码根据标签数据生成一个掩码mask，其中像素值大于0.001的被置为True，小于等于0.001的被置为False。这个阈值可以根据具体需求进行调整。

然后，代码使用损失函数criterion计算预测结果output和标签数据gt之间的损失值，其中只计算掩码mask值为True的像素位置上的损失值。

接着，代码使用optimizer的zero_grad方法将优化器中的梯度值清零，然后调用loss的backward方法进行反向传播，计算出每个参数的梯度值。最后，使用optimizer的step方法更新模型参数。

最后，代码更新running_results字典中的batch_sizes和loss键值对，用于后续的训练过程中统计和输出训练结果。train_bar是tqdm库中的一个进度条对象，用于显示训练进度和结果。该进度条的描述信息包括了当前epoch的值、总epoch的值和平均损失值。