PyTorch 多任务学习代码解析：模型前向传播与损失计算

这部分代码是在每个训练步骤中进行模型的前向传播和计算损失的操作。

logits, aux_logits2, aux_logits1 = model(images.to(device)): 这行代码将训练图像'images'传入模型进行前向传播，并将得到的输出结果分别赋值给'logits'、'aux_logits2'和'aux_logits1'。这些输出结果通常是模型在不同层或不同任务上的预测结果。
loss0 = loss_function(logits, labels.to(device)): 这行代码根据模型的预测结果'logits'和训练标签'labels'计算主要任务的损失。'loss_function'是一个损失函数，根据具体任务的要求选择合适的损失函数，例如交叉熵损失函数。
loss1 = loss_function(aux_logits1, labels.to(device))和loss2 = loss_function(aux_logits2, labels.to(device)): 这两行代码分别计算辅助任务1和辅助任务2的损失。辅助任务是在多任务学习中引入的额外任务，用于帮助主要任务的训练。这些辅助任务的损失也需要计算和优化，以提高主要任务的性能。

这部分代码的目的是根据模型的预测结果和训练标签计算损失值，以便后续进行反向传播和参数更新。