生成代码： 将VLLoss损失函数作为CELoss损失函数的一个分支，形成一个新的损失函数

以下是将 VLLoss 损失函数作为 CELoss 损失函数的一个分支，形成一个新的损失函数的示例代码：

import torch.nn as nn

class NewLoss(nn.Module):
    def __init__(self, alpha=0.5, beta=0.5):
        super(NewLoss, self).__init__()
        self.alpha = alpha
        self.beta = beta
        self.ce_loss = nn.CrossEntropyLoss()
        
    def forward(self, inputs, targets):
        ce_loss = self.ce_loss(inputs, targets)
        vl_loss = ... # 计算 VLLoss 损失函数
        loss = self.alpha * ce_loss + self.beta * vl_loss
        return loss

在以上代码中，我们定义了一个新的损失函数 `NewLoss`，它包含两个分支，一个是 `nn.CrossEntropyLoss()`，即原来的 CE Loss 损失函数，另一个是计算 VLLoss 损失函数的部分，我们用 `vl_loss` 表示。其中，`alpha` 和 `beta` 分别表示两个分支的权重，我们可以通过调整它们的值来控制两个分支在新的损失函数中的贡献。最终，我们将两个分支的损失函数加权求和，得到新的损失函数 `loss`，并将其返回。