pytorch中可以直接调用amsoftmax吗

是的，Pytorch中可以直接调用amsoftmax。

在PyTorch中，可以使用nn.CrossEntropyLoss()函数来计算softmax输出与实际标签之间的交叉熵损失。但是，如果你想使用amsoftmax，需要自定义损失函数。

以下是一个简单的amsoftmax实现示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class AMSoftmax(nn.Module):
    def __init__(self, in_feats, n_classes, m=0.35, s=30.0):
        super(AMSoftmax, self).__init__()
        self.m = m
        self.s = s
        self.in_feats = in_feats
        self.n_classes = n_classes
        self.weight = nn.Parameter(torch.Tensor(in_feats, n_classes))
        nn.init.xavier_uniform_(self.weight)

    def forward(self, x, label):
        x_norm = F.normalize(x, p=2, dim=1)
        w_norm = F.normalize(self.weight, p=2, dim=0)
        logits = x_norm.mm(w_norm)
        target_logits = logits[torch.arange(0, x.size(0)), label].view(-1, 1)
        m_hot = torch.zeros_like(logits).scatter_(1, label.view(-1, 1), self.m)
        logits_m = logits - m_hot
        logits_scaled = logits_m * self.s
        loss = nn.CrossEntropyLoss()(logits_scaled, label)
        return loss

在此实现中，我们通过继承nn.Module来创建一个自定义的AMSoftmax层。在前向传播中，我们首先使用F.normalize()函数对输入特征x和权重矩阵w进行L2归一化。然后，我们将二者相乘，得到logits。接着，我们从logits中提取出与目标标签对应的logit，并将其视为target_logits。接下来，我们创建一个大小与logits相同的张量m_hot，其中每个样本的目标类别位置用值为m的标量替换。最后，我们从logits_m中减去m_hot，然后将差乘以s，以得到缩放后的logits。最后，我们使用自定义的交叉熵损失函数计算损失并返回。