将胶囊网络接在hrnet的lastlayer层后面构成一种新的地形识别分割模型，其中新模型的train函数要基于hrnet模型中的train函数改还是基于胶囊网络的train函数改，比如损失函数的计算、权重的反向传播更新等部分改的话要怎么去改

要将胶囊网络接在HRNet的last layer层后面构成新的地形识别分割模型，并编写train函数，你可以基于HRNet模型的train函数进行修改。在修改过程中，你需要考虑以下几个方面：

1. 损失函数的计算：由于你的新模型是将胶囊网络接在HRNet后面，因此损失函数的计算应基于整个新模型的输出和标签进行。你可以使用交叉熵损失函数等适合地形识别分割任务的损失函数。

2. 权重的反向传播更新：在反向传播更新权重时，你需要同时考虑HRNet和胶囊网络的权重。可以通过将两个网络的参数合并到一个优化器中来实现。

下面是一个基于HRNet模型train函数改动的示例代码：

def train(model, train_loader, criterion, optimizer, num_epochs):
    device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
    model.to(device)

    for epoch in range(num_epochs):
        model.train()
        running_loss = 0.0

        for images, labels in train_loader:
            images = images.to(device)
            labels = labels.to(device)

            optimizer.zero_grad()

            outputs = model(images)
            loss = criterion(outputs, labels)
            loss.backward()
            optimizer.step()

            running_loss += loss.item()

        epoch_loss = running_loss / len(train_loader)
        print(f"Epoch {epoch+1}/{num_epochs}, Loss: {epoch_loss:.4f}")

train(model, train_loader, criterion, optimizer, num_epochs)

请注意，上述代码中的`model`是基于HRNet和胶囊网络构建的新模型。你需要根据你的具体实现进行适当的修改，以确保损失函数的计算和权重的反向传播更新是针对整个新模型的。此外，还需要根据你的数据集和训练配置进行适当的调整。