定义一个新的图像识别模型为hrcapsnet，其中层名字包含layer数字的相关层执行sgd优化器和CrossEntropyLoss进行该层的权值优化，层名字中包含"capsnet"和"primarycap"字母的层执行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

要实现在新模型下使用两种损失函数更新策略优化训练模型，你可以按照以下步骤编写`train`函数代码：

1. 导入所需的库和模块：

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

2. 定义你的`hrcapsnet`模型：

class HRCapsNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(HRCapsNet, self).__init__()
        # 在这里定义你的模型结构
        ...

3. 定义损失函数和优化器：

def train(model, train_loader, optimizer_sgd, optimizer_adam, criterion_sgd, criterion_adam, epoch):
    model.train()
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        # 将数据和目标转换为Tensor并传递给设备（如GPU）
        data, target = data.to(device), target.to(device)
        
        # 执行sgd优化器的层
        optimizer_sgd.zero_grad()
        output_sgd = model(data)
        loss_sgd = criterion_sgd(output_sgd, target)
        loss_sgd.backward()
        optimizer_sgd.step()
        
        # 执行adam优化器的层
        optimizer_adam.zero_grad()
        output_adam = model(data)
        loss_adam = criterion_adam(output_adam, target)
        loss_adam.backward()
        optimizer_adam.step()

        # 输出训练过程中的损失和准确率等信息
        if batch_idx % log_interval == 0:
            print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss (SGD): {:.6f}\tLoss (Adam): {:.6f}'.format(
                epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset),
                100. * batch_idx / len(train_loader), loss_sgd.item(), loss_adam.item()))

4. 在主程序中设置设备，并调用`train`函数进行训练：

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

model = HRCapsNet().to(device)
optimizer_sgd = optim.SGD(model.sgd_layers.parameters(), lr=lr_sgd)
optimizer_adam = optim.Adam(model.adam_layers.parameters(), lr=lr_adam)
criterion_sgd = nn.CrossEntropyLoss()
criterion_adam = MarginLoss()

for epoch in range(1, epochs + 1):
    train(model, train_loader, optimizer_sgd, optimizer_adam, criterion_sgd, criterion_adam, epoch)

请注意，上述代码只是一个示例框架，你需要根据你的具体模型结构和数据集设计你的`HRCapsNet`类和训练循环。同时，你还需要根据你的需求调整超参数、数据加载器等。