编写评估循环
在本练习中，您将编写一个评估循环来计算验证损失。评估循环与训练循环的结构相似，但不进行梯度计算或权重更新。
model、validationloader 和损失函数 criterion 已经定义，用于处理预测、数据加载和损失计算。
本练习是课程的一部分
使用 PyTorch 的深度学习入门
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Set the model to evaluation mode
____
validation_loss = 0.0
with torch.no_grad():
for features, labels in validationloader:
outputs = model(features)
loss = criterion(outputs, labels)
# Sum the current loss to the validation_loss variable
validation_loss += ____