loss, loss_items = compute_loss(pred, targets.to(device))

这行代码中的 `compute_loss` 函数是用来计算预测值和目标值之间的损失函数值的。该函数接受两个参数：`pred` 和 `targets`，分别表示模型的预测值和目标值。这两个参数都需要被送到 `device` 上进行计算。函数返回两个值：`loss` 和 `loss_items`，分别表示总的损失函数值和各个部分的损失函数值（如果有多个部分的话）。在训练过程中，我们通常会将 `loss` 作为反向传播的梯度计算依据，并最终更新模型的参数。