深度学习的错误总结

train_loss += loss 表示将 loss 的值累加到 train_loss 上。在深度学习中，通常会追踪一个批次（batch）中所有样本的损失，并通过累加这些损失来计算整个批次的总损失。
2.train_loss 是一个变量，用于存储整个训练过程中的损失值的累积总和。
loss 是每个训练迭代中计算的损失值。通常，神经网络在每个小批次（mini-batch）的数据上计算损失，这个损失表示模型的预测与实际标签之间的差异。
所以，loss.item() 返回当前小批次的损失值的标量表示。item() 方法用于将 PyTorch 张量（tensor）的值转换为 Python 标量。然后，train_loss += loss.item() 将当前小批次的损失值加到 train_loss 中，以在整个训练过程中保持损失的累积总和。