PyTorch 训练步骤: 反向传播和参数更新

这部分代码是在每个训练步骤中进行反向传播和参数更新的操作。

• 'loss = loss0 * loss_logits_wt + loss1 * loss_aux_logits1_wt + loss2 * loss_aux_logits2_wt': 这行代码计算总的损失'loss'，其中'loss0'是主要任务的损失，'loss1'和'loss2'分别是辅助任务1和辅助任务2的损失。'loss_logits_wt'、'loss_aux_logits1_wt'和'loss_aux_logits2_wt'是用于加权总损失的权重，可以根据具体情况进行调整。

• 'loss.backward()': 这行代码执行反向传播，计算损失对模型参数的梯度。通过调用损失的'backward()'方法，可以自动计算梯度并将其存储在模型的参数的'grad'属性中。

• 'optimizer.step()': 这行代码执行参数更新，使用优化器对模型参数进行更新。通过调用优化器的'step()'方法，可以根据计算得到的梯度来更新模型参数。

这部分代码的目的是根据计算得到的损失值进行反向传播和参数更新，以便优化模型的性能。