for、while 与 range

for：逐项处理

losses = [0.9, 0.7, 0.5]
total = 0.0
for loss in losses:
    total += loss
print(total / len(losses))

for 不需要手动维护索引，它会依次取出可迭代对象中的元素。循环体必须缩进。

range：生成计数

for epoch in range(3):
    print(f"epoch {epoch}")

range(3) 产生 0、1、2，停止值不包含在内。也可以写 range(start, stop, step)。

while：条件驱动的重复

attempts = 0
while attempts < 3:
    attempts += 1
print(attempts)

循环体必须最终改变条件，否则会无限循环。处理未知长度的输入时，while 很有用；处理已知序列时通常优先 for。

AI 场景

训练循环常用 range(num_epochs)，每一轮更新模型并记录 loss。不要在循环中忘记更新计数或清空本轮累积值，否则指标会悄悄错误。

练习

★ 基础

用 range 打印 1 到 5 的平方。

★★ 应用

遍历 loss 列表，统计小于 0.5 的次数。

★★★ 综合

用 while 模拟 loss 每轮乘以 0.8，直到小于 0.1，并打印轮数。

D2L 衔接

D2L 的训练代码会把 epoch、batch 和评估步骤组织成嵌套循环。先掌握每个循环的边界和累积变量，再学习下一课的循环工具。