def doTrainInstanceOf(self, ids): entity_embs = self.entity_vec(ids[[0, 2], :]) concept_embs = self.concept_vec(ids[[1, 3], :]) radius = concept_embs[:, :, -1] concept_embs = concept_embs[:, :, :-1] if self.args.pnorm==1: dis = F.relu(norm(entity_embs - concept_embs,pnorm=self.args.pnorm) - torch.abs(radius)) else: dis = F.relu(norm(entity_embs - concept_embs,pnorm=self.args.pnorm) - radius ** 2) loss = F.relu(dis[0] + self.args.margin_ins - dis[1]).sum() return loss改为分类损失

如果你想将这个函数改为分类损失，你需要知道你的输入数据有多少个类别。假设你的类别数为num_classes，你需要将原来的输出维度从1变成num_classes，并使用交叉熵损失函数。修改后的代码如下：

def doTrainInstanceOf(self, ids, targets):
    entity_embs = self.entity_vec(ids[[0, 2], :])
    concept_embs = self.concept_vec(ids[[1, 3], :])
    radius = concept_embs[:, :, -1]
    concept_embs = concept_embs[:, :, :-1]
    
    if self.args.pnorm==1:
        dis = F.relu(norm(entity_embs - concept_embs,pnorm=self.args.pnorm) - torch.abs(radius))
    else:
        dis = F.relu(norm(entity_embs - concept_embs,pnorm=self.args.pnorm) - radius ** 2)
    
    loss = F.cross_entropy(dis, targets)
    return loss

在这个版本中，我们将输出从1维变成了num_classes维。我们还使用了交叉熵损失函数来计算损失。交叉熵损失函数可以将输出看作每个类别的概率分布，因此我们可以将dis直接输入到交叉熵损失函数中。我们还需要传入一个targets参数，该参数是一个长为batch_size的一维张量，其中包含每个样本的类别标签。