CIFAR10 数据集配置类：Configs

这段代码定义了一个名为 Configs 的类，该类继承自 CIFAR10Configs 类。这个类定义了与 CIFAR10 数据集相关的配置、优化器和训练循环。

类定义:

class Configs(CIFAR10Configs):  # CIFAR10Configs 定义了所有与数据集相关的配置、优化器和训练循环。
    model: SmallModel  # 小模型
    large: LargeModel  # 大模型
    kl_div_loss = nn.KLDivLoss(log_target=True)  # 软目标的 KL 分离损失
    loss_func = nn.CrossEntropyLoss()  # 真实标签损失的交叉熵损失
    temperature: float = 5.
    soft_targets_weight: float = 100.  # 软目标损失的权重，软目标产生的梯度按比例缩放 1/(T^2)，本文建议将软目标损失扩大一倍 T^2
    label_loss_weight: float = 0.5  # 真实标签交叉熵损失的权重

属性说明:

model: SmallModel：指定了一个名为 model 的小型模型，用于训练和预测。
large: LargeModel：指定了一个名为 large 的大型模型，用于训练和预测。
kl_div_loss = nn.KLDivLoss(log_target=True)：定义了一个 KL 分离损失，其中 log_target=True 表示目标值已经取对数，用于计算软目标的损失。
loss_func = nn.CrossEntropyLoss()：定义了一个交叉熵损失函数，用于计算真实标签的损失。
temperature: float = 5.：指定了一个温度参数，用于对软目标进行缩放。
soft_targets_weight: float = 100.：指定了软目标损失的权重，用于调整软目标产生的梯度。
label_loss_weight: float = 0.5：指定了真实标签交叉熵损失的权重。

总结:

通过在 Configs 类中定义这些属性，我们可以方便地在训练循环中使用它们。这些属性定义了在训练和优化过程中所使用的模型、损失函数和相关参数。