代码解释 modeltrain for imgs labels in train_loader imgs labels = imgstodevice labelstodevice predict = modelimgs loss = criterionpredict labels optimizerzero_grad

这段代码是一个训练模型的循环。首先，使用model.train()方法将模型置于训练模式。然后，从训练数据集（train_loader）中循环取出一批数据（imgs和labels），将其移动到指定的设备（device）上。接着，将这批图片输入模型，得到预测值（predict）。然后，使用定义好的损失函数（criterion）计算预测值和标签之间的差距（loss）。接下来，使用优化器（optimizer）将损失反向传播回模型，以更新模型的参数。最后，循环进入下一轮，直到所有训练数据都被用于训练。