loss=model.recon_loss(z, train_data.pos_edge_label_index)+1/train_data.num_nodes*model.kl_loss()

这段代码是一个基于变分自编码器的图嵌入模型中的损失函数。其中，第一项 `model.recon_loss(z, train_data.pos_edge_label_index)` 是重构误差，用来衡量模型生成的图嵌入向量 `z` 与原始图的节点之间边的标签向量之间的差异。`train_data.pos_edge_label_index` 表示原始图中存在的边的标签向量的索引。

第二项 `1/train_data.num_nodes*model.kl_loss()` 是KL散度损失，用来衡量模型生成的潜在变量向量分布与标准正态分布之间的差异。`train_data.num_nodes` 表示原始图中的节点数，`model.kl_loss()` 是计算KL散度损失的函数。

将两个项加起来可以得到该模型的总损失。通过最小化该损失，可以优化模型的参数，使得模型生成的图嵌入向量更加接近原始图的拓扑结构。