#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()