撰寫訓練迴圈
在 scikit-learn 中，訓練迴圈包在 .fit() 方法裡；而在 PyTorch，則需要手動設定。這雖然更有彈性，但也需要你自行實作。
在這個練習中，你將撰寫一個迴圈來訓練薪資預測模型。
已提供 show_results() 函式，協助你視覺化部分樣本的預測結果。
已匯入的套件如下：pandas 作為 pd、torch、torch.nn 作為 nn、torch.optim 作為 optim，以及從 torch.utils.data 匯入的 DataLoader 和 TensorDataset。
已建立的變數如下：num_epochs（訓練回合數，設為 5）、dataloader（資料載入器）、model（神經網路）、criterion（損失函式，nn.MSELoss()）、optimizer（SGD 最佳化器）。
本練習屬於課程
使用 PyTorch 的深度學習入門
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Loop over the number of epochs and then the dataloader
for i in ____:
for data in ____:
# Set the gradients to zero
____