定义一个新的图像识别模型为hrcapsnet，其中layer1、layer2、layer3层执行sgd优化器和CrossEntropyLoss进行该层的权值优化，layer4层和capsnet层执行adam优化器和MarginLoss训练该相关层的权值，要想实现这种在新模型下用两种损失函数更新策略优化训练模型该怎么写trian函数代码

要实现这种在新模型下使用两种损失函数更新策略进行训练的代码，你可以按照以下步骤进行：

1. 定义损失函数和优化器：

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

# 定义两种损失函数
cross_entropy_loss = nn.CrossEntropyLoss()
margin_loss = MarginLoss()

# 定义sgd优化器用于layer1、layer2、layer3层的权值优化
sgd_optimizer = optim.SGD(model.layer1.parameters(), lr=0.001)
sgd_optimizer.add_param_group({'params': model.layer2.parameters()})
sgd_optimizer.add_param_group({'params': model.layer3.parameters()})

# 定义adam优化器用于layer4层和capsnet层的权值优化
adam_optimizer = optim.Adam(model.layer4.parameters(), lr=0.001)
adam_optimizer.add_param_group({'params': model.capsnet.parameters()})

2. 在训练循环中，根据层的不同选择相应的损失函数和优化器进行更新：

for images, labels in dataloader:
    # Forward pass
    outputs_layer1 = model.layer1(images)
    outputs_layer2 = model.layer2(outputs_layer1)
    outputs_layer3 = model.layer3(outputs_layer2)
    outputs_layer4 = model.layer4(outputs_layer3)
    outputs_capsnet = model.capsnet(outputs_layer4)

    # 计算损失
    loss_layer1 = cross_entropy_loss(outputs_layer1, labels)
    loss_layer2 = cross_entropy_loss(outputs_layer2, labels)
    loss_layer3 = cross_entropy_loss(outputs_layer3, labels)
    loss_layer4 = margin_loss(outputs_layer4, labels)
    loss_capsnet = margin_loss(outputs_capsnet, labels)

    # 优化权值
    sgd_optimizer.zero_grad()
    loss_layer1.backward(retain_graph=True)
    sgd_optimizer.step()

    sgd_optimizer.zero_grad()
    loss_layer2.backward(retain_graph=True)
    sgd_optimizer.step()

    sgd_optimizer.zero_grad()
    loss_layer3.backward(retain_graph=True)
    sgd_optimizer.step()

    adam_optimizer.zero_grad()
    loss_layer4.backward(retain_graph=True)
    adam_optimizer.step()

    adam_optimizer.zero_grad()
    loss_capsnet.backward()
    adam_optimizer.step()

以上代码定义了两种损失函数和优化器，然后在训练循环中根据层的不同选择相应的损失函数和优化器进行权值优化。注意在 backward() 函数中使用 retain_graph=True，这是因为在同一次前向传播中，多个损失函数共享计算的图，需要保留计算图以便进行反向传播。

请注意，这只是一个示例代码，具体实现可能需要根据你的模型结构和数据来进行适当修改。