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user/123

@@ -0,0 +1,14 @@
+#定又训练亟
+def train():
+    model.train()
+    for i, data in enumerate(train loader):
+        #获得一个batch的数据和对应的标签
+        inputs,labels = data
+        inputs,labels =inputs.to(device),labels.to(device)#将数据移到GPU或CPU上
+        #数据正向传播，(64，8)需要补全以下代码!!!
+        #计算代价(误差)，out(batch,c),labels(batch)
+        需要补全以下代码!!
+        # 梯度凊θ
+        optimizer.zero grad()#误差反向传播---需要补全以下代码!!
+        #更新网络模型爹数
+        optimizer.step()