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在这个示例中，我们使用了一个简单的循环进行模型的训练。首先，我们定义了损失函数（这里使用交叉熵损失）和优化器（这里使用Adam优化器）。 然后，我们通过迭代训练数据集中的批次（inputs和labels），完成以下步骤： 清零梯度：使用optimizer.zero_grad()将模型参数的梯度置零，以便进行新一轮的反向传播。 前向传播：将输入序列inputs传递给模型，得到模型的输出outputs。 计算损失：使用定义的损失函数criterion计算模型输出和真实标签labels之间的损失。 反向传播和优化：通过调用loss.backward()进行反向传播，然后使用optimizer.step()更新模型的参数，以最小化损失。 在每个epoch结束后，我们打印出当前epoch的平均损失。 需要注意的是，这只是一个简化的训练示例，实际情况中可能需要进行更多的操作，如验证集评估、学习率调整等。此外，还需要预处理数据、创建数据加载器等步骤，以便将数据传递给模型进行训练。 建议根据具体的任务和数据集，对训练过程进行适当的修改和扩展，以满足实际需求。