高光谱图像分类使用合页损失函数和交叉熵损失函数联合训练，两种损失函数的系数由模型自适应学习得到的pytorch代码

高光谱图像分类是指通过对高光谱图像进行分析和处理，将其划分到不同的类别中。在分类任务中，常用的损失函数包括合页损失函数和交叉熵损失函数。这两种损失函数可以通过联合训练来提高分类性能。

下面是使用PyTorch实现高光谱图像分类时，联合训练合页损失函数和交叉熵损失函数，并通过模型自适应学习得到两种损失函数的系数的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义模型
class SpectralNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SpectralNet, self).__init__()
        # 定义模型结构

    def forward(self, x):
        # 前向传播过程

# 定义合页损失函数
class HingeLoss(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(HingeLoss, self).__init__()

    def forward(self, output, target):
        # 计算合页损失

# 加载数据集和定义其他超参数

# 初始化模型、损失函数和优化器
model = SpectralNet()
hinge_loss = HingeLoss()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):
        # 前向传播
        outputs = model(inputs)
        # 计算合页损失和交叉熵损失
        hinge_loss_value = hinge_loss(outputs, labels)
        cross_entropy_loss_value = criterion(outputs, labels)
        # 根据模型自适应学习得到的系数，计算总的损失
        total_loss = hinge_loss_weight * hinge_loss_value + cross_entropy_loss_weight * cross_entropy_loss_value
        # 反向传播和优化
        optimizer.zero_grad()
        total_loss.backward()
        optimizer.step()

# 使用训练好的模型进行预测

在上述代码中，需要根据实际情况定义模型结构、加载数据集、设置超参数等。通过调整`hinge_loss_weight`和`cross_entropy_loss_weight`两个系数，可以控制两种损失函数在训练过程中的权重。这些系数可以通过模型自适应学习得到，具体的实现方法可以根据具体需求进行设计。