代码改进

你的代码在神经网络训练和评估过程中已经非常详细，并且有很多调试信息和日志记录，以帮助你跟踪每个步骤。为了提高代码的效率和稳定性，有几点建议和注意事项：

### 1. 更新记录逻辑的改进
在 `train_and_evaluate_torch` 函数中，你的 `evaluation_results` 是一个列表，每次评估后都会往里面添加结果，但随后你又将其转存到 `loss_records` 并保存为 JSON 文件。如果在训练和评估过程中发生异常，该列表的更新可能不会被正确持久化到文件中。可以考虑在捕获异常并记录错误时，直接在 `finally` 块中保存已完成的 `loss_records`，以避免数据丢失。

### 2. 清理内存
你在训练和评估阶段频繁使用 `clean_memory()`，这对释放 GPU 和 CPU 内存很有帮助。如果可能的话，你可以考虑在每个 epoch 结束后清理内存，而不仅仅是在评估结束后清理内存。这有助于进一步减少内存压力。

### 3. GPU 内存监控
你在多个地方调用了 `log_gpu_memory_usage` 函数来监控 GPU 内存使用情况。为了减少代码冗余，建议将这个函数调用封装到一个装饰器中，然后将其应用于训练、评估等关键函数上，自动记录 GPU 内存的使用。

### 4. 日志记录和错误处理
在异常处理和日志记录时，如果捕获到了错误，可以记录错误的堆栈信息以帮助调试。你可以使用 `traceback` 模块来记录详细的错误堆栈信息。

### 5. 进度条刷新
你在每个特征组合处理完后刷新进度条，但建议减少进度条的刷新频率，例如每处理一批特征组合时再刷新一次。这可以减少 `tqdm` 的 I/O 操作，提高效率。

以下是一些优化后的代码片段示例：

import tracebackdef monitor_gpu_memory_decorator(func):def wrapper(*args, **kwargs):log_gpu_memory_usage(f"开始 - {func.__name__}")result = func(*args, **kwargs)log_gpu_memory_usage(f"结束 - {func.__name__}")return resultreturn wrapper@monitor_gpu_memory_decorator
def train_and_evaluate_torch(feature_combinations, normalized_data, param_model, evaluation_results, n, parameter_period, loss_records, loss_records_file):try:# 训练和评估过程...evaluation_results.append({...})loss_records[serialize_features(features)] = convert_to_serializable({...})except Exception as e:log_error_message(f"Exception in training loop for feature combination {features}: {str(e)}")log_error_message(traceback.format_exc())  # 记录详细堆栈信息finally:with open(loss_records_file, 'w') as f:json.dump(loss_records, f)clean_memory()  # 清理内存

### 总结
这些改进建议旨在提高你的代码在训练和评估过程中对资源的有效利用，并增强异常处理的健壮性，减少潜在的数据丢失问题。同时，日志记录的增强也将帮助你更容易定位和解决潜在的问题。