用Pytorch写SDNE代码，要求用原文的损失函数。

### 回答1：
好的，下面是用 PyTorch 实现 SDNE 的示例代码，使用的是原文中提到的损失函数。

首先，需要定义一个类来构建 SDNE 模型。该类应该继承 `torch.nn.Module`，并包含一些全连接层和激活函数。具体来说，需要实现以下函数：

import torch
import torch.nn as nn

class SDNE(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super(SDNE, self).__init__()
        self.encoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(input_dim, hidden_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
        )
        self.decoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(output_dim, hidden_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hidden_dim, input_dim)
        )

    def forward(self, x):
        encoded = self.encoder(x)
        decoded = self.decoder(encoded)
        return encoded, decoded

然后，可以使用以下代码训练模型：

import numpy as np

# 假设已经定义好了训练数据 X 和 adjacency matrix A
X = ...
A = ...

# 初始化模型和优化器
model = SDNE(input_dim=X.shape[1], hidden_dim=128, output_dim=64)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())

# 设置训练轮数
num_epochs = 100

# 开始训练
for epoch in range(num_epochs):
    # 将数据转换为 PyTorch 张量
    X_tensor = torch.tensor(X, dtype=torch.float)
    A_tensor = torch.tensor(A, dtype=torch.float)

    # 运行模型，获得编码后的结果和解码后的结果
    encoded,  

### 回答2：
要使用PyTorch编写SDNE代码，并使用原文的损失函数，可以按照以下步骤进行：

1. 导入PyTorch库，包括torch和torch.nn库。

2. 定义一个自定义的SDNE类，继承自torch.nn.Module。

3. 在SDNE类中，定义构造函数和前向传播函数。

4. 在构造函数中，定义网络的结构，包括输入层、隐藏层和输出层。

5. 在前向传播函数中，实现网络的正向计算。首先将输入数据作为输入层的输入，然后通过隐藏层进行计算，最后经过输出层得到输出。

6. 在SDNE类中，定义损失函数。根据原文的损失函数公式，可以使用MSELoss来计算均方误差损失。

7. 初始化SDNE类的实例，并选择优化器。

8. 进行训练过程。首先将输入数据传入网络进行正向传播，然后计算损失函数，最后通过优化器对网络参数进行更新。

9. 进行预测过程。通过SDNE类的实例，将输入数据传入网络进行正向传播，得到预测结果。

10. 在训练和预测过程中，可以根据需要设置合适的超参数，如学习率、批次大小、迭代次数等。

以上是使用PyTorch编写SDNE代码，并使用原文的损失函数的一般流程，具体实现需要根据模型和数据的具体情况进行调整和优化。