当涉及到训练模型以及微调的过程时，代码会根据具体的模型和框架而有所不同。这里提供一个通用的基本训练（basetrain）阶段的代码示例，供你参考：

python
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import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader

定义你的模型

class MyModel(nn.Module):
def init(self):
super(MyModel, self).init()

    # 模型的结构定义

def forward(self, x):
    # 前向传播逻辑
    return x

创建数据集和数据加载器

dataset = YourCustomDataset(...) # 替换为你自己的数据集类，根据你的数据集进行实现
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

实例化模型

model = MyModel()

定义损失函数

criterion = nn.CrossEntropyLoss()

定义优化器

optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

训练过程

for epoch in range(num_epochs):
for batch_data in dataloader:
inputs, labels = batch_data

    # 前向传播
    outputs = model(inputs)

    # 计算损失
    loss = criterion(outputs, labels)

    # 反向传播和优化
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

# 打印当前训练损失
print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item():.4f}')

保存模型

torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
上述代码是一个基本的训练阶段的示例，你可以根据自己的数据集和模型进行适当的修改和扩展。记住要根据你的任务设置适当的模型架构、损失函数、优化器和超参数。另外，对于自有数据集，你可能需要自定义数据集类（YourCustomDataset）来加载和处理数据。

请注意，微调阶段需要使用先前基本训练阶段产生的模型权重，并在新的数据集上进行微调。这个过程也需要根据具体的任务和模型进行相应的调整和实现。