这段代码的错误def do_train( model, data_loader, criterion, optimizer, scheduler, metric ): model.train() global_step = 0 tic_train = time.time() log_steps=100 for epoch in range(num_train_epochs): losses = [] for step,sample in enumerate(data_loader): print(sample) input_ids = sample["input_ids"] token_type_ids = sample["token_type_ids"] outputs = model(input_ids=input_ids, token_type_ids=token_type_ids) print(outputs) # 多任务学习 loss_love = criterion(outputs['love'], sample['love']) loss_joy = criterion(outputs['joy'], sample['joy']) loss_fright = criterion(outputs['fright'], sample['fright']) loss_anger = criterion(outputs['anger'], sample['anger']) loss_fear = criterion(outputs['fear'], sample['fear']) loss_sorrow = criterion(outputs['sorrow'], sample['sorrow']) loss = loss_love + loss_joy + loss_fright + loss_anger + loss_fear + loss_sorrow for label_col in target_cols: correct = metric.compute(outputs[label_col], sample[label_col]) metric.update(correct) acc = metric.accumulate() losses.append(loss.numpy())

这段代码可能会有以下错误：

1. 没有定义变量 `num_train_epochs`，在 `for epoch in range(num_train_epochs):` 中使用了这个变量，需要先定义并初始化。
2. 没有导入必要的库，例如 `time` 库和 `metric` 库，需要先导入才能使用。
3. 没有在训练过程中进行反向传播和参数更新，可能会导致训练效果不佳。需要在计算得到 `loss` 后加上 `loss.backward()` 和 `optimizer.step()`。
4. 在计算 `loss` 的时候，应该先将 `outputs` 进行 softmax 处理，否则可能导致 loss 过大。可以使用 `F.softmax(outputs, dim=1)` 进行处理。
5. 在更新 metric 的时候，需要将 metric 重置为0，否则可能会对后面的计算造成影响。可以使用 `metric.reset()` 进行重置。