编写自定义损失函数,请用pytorch实现: 预测出答句可能的组成词语,将答句的某个token与预测出的所有token比较得到语义相似度最高的值乘上weight作为预测token的得分,针对某个答句token一一计算sum(总得分/答句token数)作为评估标准

要实现您描述的自定义损失函数，您可以使用PyTorch的`nn.Module`类创建一个自定义的损失函数。以下是一个示例实现：

import torch
import torch.nn as nn

class CustomLoss(nn.Module):
    def __init__(self, weight):
        super(CustomLoss, self).__init__()
        self.weight = weight

    def forward(self, predicted_tokens, target_tokens):
        scores = torch.zeros_like(predicted_tokens, dtype=torch.float32)
        for i in range(predicted_tokens.size(1)):
            target_token = target_tokens[:, i]
            max_score = torch.max(torch.eq(predicted_tokens, target_token.unsqueeze(dim=1)).float(), dim=1)[0]
            scores[:, i] = max_score * self.weight
        
        loss = torch.sum(scores) / predicted_tokens.size(1)
        return loss

# 假设有以下数据
predicted_tokens = torch.tensor([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])  # 预测的答句token
target_tokens = torch.tensor([[2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9]])  # 目标答句token

weight = 0.5  # 权重

loss_fn = CustomLoss(weight)
loss = loss_fn(predicted_tokens, target_tokens)
print(loss)

在这个示例中，我们定义了一个名为`CustomLoss`的自定义损失函数类，它继承自`nn.Module`。在`forward`方法中，我们首先创建一个全零tensor `scores`，形状与`predicted_tokens`相同，用于存储每个预测token与目标token的语义相似度得分。然后，我们使用循环遍历每个答句token，并计算其与预测token的语义相似度得分。为了计算得分，我们使用`torch.eq`函数比较预测token与目标token是否相等，并将结果转换为float类型，然后使用`torch.max`函数找到每一行中的最大得分。最后，我们按列求和得到总得分，再除以答句token数目，得到最终的评估标准。

希望这个示例能满足您的需求！请注意，这只是一个简单的示例，您可能需要根据实际情况进行适当的修改和调整。