改为分类损失 loss = F.relu(dis_a + self.args.margin_hrt - dis_b).sum()

好的，将原来的损失函数修改为分类损失，可以使用以下代码实现：

import torch.nn.functional as F

class HRTLoss(nn.Module):
    def __init__(self, args):
        super(HRTLoss, self).__init__()
        self.args = args

    def forward(self, a_embeds, b_embeds, labels):
        dis_a = F.pairwise_distance(a_embeds, labels)
        dis_b = F.pairwise_distance(b_embeds, labels)

        loss = F.relu(dis_a - dis_b + self.args.margin_hrt).sum()

        return loss

其中，`F.relu` 函数表示使用 ReLU 激活函数，将输入的值小于 0 的部分设置为 0，大于等于 0 的部分不变。`dis_a` 表示 anchor 和 label 之间的距离，`dis_b` 表示 positive 和 label 之间的距离。`self.args.margin_hrt` 表示分类损失函数中的 margin。如果 `dis_a - dis_b + self.args.margin_hrt` 小于 0，则损失为 0。如果 `dis_a - dis_b + self.args.margin_hrt` 大于等于 0，则损失为 `dis_a - dis_b + self.args.margin_hrt`。最终的损失是所有样本的损失之和。