保存网络模型和优化器使得下次训练从断开的epoch地方开始继续训练

以下是一个基于PaddlePaddle框架的神经网络训练代码的示例，包括损失函数和优化器的定义： ```python import paddle import paddle.nn as nn import paddle.optimizer as optim # 定义神经网络模型 class Net(nn.Layer): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(Net, self).__init__() self.hidden=nn.Linear(input_size, hidden_size) self.out=nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): x=paddle.tanh(self.hidden(x)) x=self.out(x) return x # 定义损失函数和优化器 model=Net(10, 20, 3) criterion=nn.CrossEntropyLoss() optimizer=optim.SGD(parameters=model.parameters(), learning_rate=0.01) # 进行训练 for epoch in range(100): for input_data, target_data in train_loader: # 前向传播 output_data=model(input_data) loss=criterion(output_data, target_data) # 反向传播 optimizer.clear_grad() loss.backward() optimizer.step() print('Epoch: {}, Loss: {}'.format(epoch, loss.numpy())) ``` 在这个示例中，我们定义了一个包含一个隐藏层和一个输出层的神经网络模型，并使用交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器进行训练。我们使用PaddlePaddle提供的`nn`和`optim`模块来定义网络和优化器，并使用`parameters()`方法获取模型参数的迭代器。在训练过程中，我们首先进行前向传播计算网络输出和损失值，然后进行反向传播计算梯度并使用优化器更新模型参数。最后，我们输出每个epoch的损失值以监控模型的训练进度。