pytorch多任务联合学习损失函数权重的动态加权平均代码

以下是一个使用动态加权平均（DWA）方法调整损失函数权重的示例代码：

import torch.nn as nn

class MultiTaskLoss(nn.Module):
    def __init__(self, num_tasks):
        super(MultiTaskLoss, self).__init__()

        # 定义每个任务的损失函数
        self.task_losses = nn.ModuleList([nn.CrossEntropyLoss() for _ in range(num_tasks)])

        # 定义每个任务的权重
        self.task_weights = nn.Parameter(torch.ones(num_tasks))

    def forward(self, outputs, targets):
        # 计算每个任务的损失值
        task_losses = [loss_fn(outputs[i], targets[i]) for i, loss_fn in enumerate(self.task_losses)]

        # 计算每个任务的准确率或者损失值
        task_metrics = [accuracy(outputs[i], targets[i]) for i in range(len(outputs))]

        # 计算每个任务的权重
        task_weights = nn.functional.softmax(self.task_weights, dim=0)

        # 计算加权平均损失值
        loss = sum([task_weights[i] * task_losses[i] for i in range(len(task_losses))])

        # 更新任务权重
        for i in range(len(self.task_weights)):
            self.task_weights[i] += task_metrics[i] - torch.mean(torch.stack(task_metrics))

        return loss

在上面的代码中，MultiTaskLoss类继承自nn.Module类，它包含了多个任务的损失函数和每个任务的权重。在forward方法中，首先计算每个任务的损失值和准确率或损失值，然后根据准确率或损失值计算每个任务的权重。最后，根据任务权重计算加权平均损失值，并更新任务权重。

注意，需要自定义accuracy函数，根据具体的任务进行定义。同时，需要在训练过程中，每个epoch结束后，调用一次forward方法，来动态地调整任务权重。