基于知识蒸馏生成代理模型中引入RGA模块来提高学生模型的相似度，给出一个代码实例，要详细版的代码不用简化

在知识蒸馏（Knowledge Distillation，KD）中，通常我们会有一个经验丰富的“教师”模型和一个轻量级的“学生”模型。RGA（Reinforced Gradient Alignment）模块通过增强学生模型对教师模型梯度的依赖，帮助学生模型更好地逼近教师的知识。以下是一个详细的Python代码示例，使用PyTorch实现一个简单的知识蒸馏框架，其中包含RGA模块：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.optim import Adam

# 定义RGA模块
class RGA(nn.Module):
    def __init__(self, alpha=0.5):
        super(RGA, self).__init__()
        self.alpha = alpha
        self.teacher_gradient_buffer = []

    def forward(self, student_output, teacher_output, teacher_grad):
        # 更新teacher_gradient_buffer
        self.teacher_gradient_buffer.append(teacher_grad)
        
        # 计算RGA调整后的梯度
        adjusted_student_grad = self.alpha * teacher_grad + (1 - self.alpha) * student_output.grad
        
        return adjusted_student_grad

# 定义学生模型
class KDStudentModel(nn.Module):
    def __init__(self, base_model, rga_module):
        super(KDStudentModel, self).__init__()
        self.base_model = base_model
        self.rga_module = rga_module

    def forward(self, x, teacher_logits):
        # 正向传播
        student_logits = self.base_model(x)
        
        # 知识蒸馏部分
        kd_loss = F.kl_div(student_logits.log_softmax(dim=1), teacher_logits.softmax(dim=1), reduction='batchmean')
        
        # 获取教师模型梯度
        with torch.no_grad():
            teacher_output = teacher_logits
            teacher_grad = torch.autograd.grad(outputs=teacher_output, inputs=self.base_model.parameters(), grad_outputs=torch.ones_like(teacher_output), create_graph=True)[0]

        # 应用RGA
        adjusted_grad = self.rga_module(student_logits, teacher_output, teacher_grad)

        # 梯度回传
        for param, g in zip(self.base_model.parameters(), adjusted_grad):
            param.grad = g

        return kd_loss

# 示例用法
teacher_model = TeacherModel()  # 假设这是已训练好的教师模型
student_model = KDStudentModel(BaseStudentModel(), RGA(alpha=0.8))  # 学生模型加上RGA模块

optimizer = Adam(student_model.parameters())  # 设置优化器

for epoch in range(num_epochs):
    for batch in dataloader:
        x, teacher_logits = batch
        loss = student_model(x, teacher_logits)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

    # 清空RGA缓存
    student_model.rga_module.teacher_gradient_buffer.clear()

在这个例子中，我们先创建了RGA模块，然后在学生模型中嵌入该模块，用于在每次反向传播时校准学生模型的梯度。在每个训练周期结束后，我们清空教师梯度缓存，准备下一轮的知识传递。