我原以为深度学习中的训练和推理过程是分开的，但当我看到这段代码并实际执行后，我发现我的理解可能不太正确。

network.train()
batch_losses = []
for step, (imgs, label_imgs) in enumerate(train_loader):
    imgs = Variable(imgs).cuda()
    label_imgs = Variable(label_imgs.type(torch.LongTensor)).cuda()
    outputs = network(imgs)
    loss = loss_fn(outputs, label_imgs)
    loss_value = loss.data.cpu().numpy()
    batch_losses.append(loss_value)

我特别指出outputs = network(imgs)来理解这个过程。这通常用于模型估计吗？我知道模型估计对于了解我们的方向非常有用，但我不明白这是否必要。如果我想提升训练速度，我可以去掉它吗？

回答：

您分享的代码片段实际上只是深度学习模型的训练代码。在这里，outputs = network(imgs)实际上是接收imgs，即训练数据，并通过网络（您希望用来训练数据的模型）后给出预测输出。

然后，基于这些输出，在这里计算损失函数loss = loss_fn(outputs, label_imgs)，使用预测的标签(outputs)和实际的标签(label_imgs)。

注意：在推理过程中，通常不计算损失，而是计算预测标签的准确性。损失仅在训练数据上计算，以测量训练是否正常进行，以及损失是否在减少。如果您还有疑问，我建议您查看一些基础的深度学习教程以获得更好的理解。