损失函数要有一个均方误差使得任务完成的比较好，但是其中还需要一个正则项去限制隐藏层权重wrec的分布，让它往lognorm分布去靠近。请给出对应的损失函数的pytorch代码

在PyTorch中，如果你想在损失函数中结合均方误差(MSE)和一个对隐藏层权重施加对数正态分布(log-normal distribution)约束的正则项，你可以创建一个自定义的损失函数。首先，假设我们有一个模型的预测`y_pred`，真实标签`y_true`，以及权重`wrec`，我们可以定义如下的损失函数：

import torch
from torch.nn import MSELoss

class CustomLoss(torch.nn.Module):
    def __init__(self, mean_log_scale=0.0, log_std_dev=1.0):
        super(CustomLoss, self).__init__()
        self.mse_loss = MSELoss()
        self.log_normalizer = torch.distributions.LogNormal(mean_log_scale, log_std_dev)

    def forward(self, y_pred, y_true, wrec):
        # 计算均方误差部分
        mse_loss = self.mse_loss(y_pred, y_true)
        
        # 对于权重的正则化部分，我们计算其离对数正态分布的距离
        log_norm_dist = self.log_normalizer.log_prob(wrec).sum(dim=-1)  # 将维度-1的元素视为独立变量求概率
        kl_divergence = -0.5 * (1 + log_norm_dist.var() - log_norm_dist.mean().pow(2) - log_norm_dist.abs().exp()).mean()

        # 合并两个损失
        total_loss = mse_loss + kl_divergence
        return total_loss

# 使用示例
loss_fn = CustomLoss(mean_log_scale=0.0, log_std_dev=1.0)  # 初始化loss函数
y_pred = ...  # 预测值
y_true = ...  # 真实值
wrec = ...  # 隐藏层权重
loss = loss_fn(y_pred, y_true, wrec)  # 计算总损失

在这个例子中，`mean_log_scale` 和 `log_std_dev` 是对数正态分布的参数，可以根据实际需求调整。正则化的部分通过KL散度惩罚了权重分布与指定的对数正态分布的偏差。