VAE损失函数编写代码，pytorch

在PyTorch中，Variational Autoencoder (VAE) 的损失函数通常包括两部分：重构误差（reconstruction loss）和潜在变量分布的Kullback-Leibler散度（KL divergence）。下面是一个简单的VANELoss类的示例代码：

import torch
from torch.distributions import Normal

class VAELoss(torch.nn.Module):
    def __init__(self, recon_loss_function=torch.nn.MSELoss(), kl_div_weight=1.0):
        super(VAELoss, self).__init__()
        self.recon_loss = recon_loss_function
        self.kl_div_weight = kl_div_weight
        self.normal = Normal(loc=torch.zeros(1), scale=torch.ones(1))

    def forward(self, x, mu, logvar):
        # Reconstruction Loss
        reconstruction_error = self.recon_loss(x, mu)

        # KL Divergence between Prior and Posterior Distribution
        kl_div = -0.5 * torch.sum(1 + logvar - mu.pow(2) - logvar.exp())

        # Combine losses with weights
        vaeloss = reconstruction_error + self.kl_div_weight * kl_div

        return vaeloss, reconstruction_error, kl_div

在这个例子中，`x` 是输入数据，`mu` 和 `logvar` 分别是编码后的均值和方差。`recon_loss_function` 可以为MSELoss或其他合适的损失函数。`kl_div_weight` 设置了KL散度的权重，你可以根据需求调整这个值。