optimizer.clear_gradients()这个不对

抱歉，我之前的回答有误。确实MindSpore中没有`clear_gradients()`方法。在MindSpore中，可以使用`optimizer.clear_grad()`来清除梯度。

下面是修正后的代码示例：

import mindspore as ms
from mindspore import nn, loss_fn, optimizer
from mindspore.dataset import train_dataset

# 定义网络模型
class Net(nn.Cell):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        # 网络结构定义

    def construct(self, x):
        # 网络计算流程
        return net_output

net = Net()

# 定义损失函数和优化器
loss_fn = nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits()
optimizer = ms.nn.Momentum(net.trainable_params(), learning_rate=0.1, momentum=0.9)

# 训练循环
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (batch_features, batch_labels) in enumerate(train_dataset):
        with ms.autograd.record():
            logits = net(batch_features)
            loss = loss_fn(logits, batch_labels)
        loss.backward()
        optimizer.clear_grad()
        optimizer.step()
    print("Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}".format(epoch+1, num_epochs, loss.asnumpy()))

请确保按照MindSpore的要求定义网络模型、损失函数和优化器，并在训练循环中使用`record()`、`backward()`、`clear_grad()`和`step()`方法进行梯度计算和更新。