'Model' object has no attribute 'train_batch'

抱歉，之前的回答中存在错误。确实，MindSpore的`Model`对象没有`train_batch`方法。正确的方法是使用`model.train`来训练模型。

下面是修正后的代码示例：

import mindspore as ms
from mindspore import nn, loss, Model
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)

# 构建模型
model = Model(net, loss_fn, optimizer)

# 训练循环
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (batch_features, batch_labels) in enumerate(train_dataset):
        loss = model.train(batch_features, batch_labels)
    print("Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}".format(epoch+1, num_epochs, loss.asnumpy()))

请使用`model.train`方法来训练模型，将输入数据和标签作为参数传递给`train`方法。在训练循环中，可以使用`model.train`方法进行训练，并获取损失值。