怎样再torch中调整损失函数：可以使用一些针对评分高的样本的损失函数，比如 Focal Loss 等，这些损失函数可以在训练过程中更加关注评分高的样本，从而提高模型在评分高的样本上的表现

在 PyTorch 中，可以使用 `torch.nn` 模块中的损失函数来定义损失函数，例如 `torch.nn.CrossEntropyLoss()` 用于分类问题中的交叉熵损失函数。如果要使用其他的损失函数如 Focal Loss，可以自定义一个损失函数类并继承 `torch.nn.Module` 类。下面是一个简单的 Focal Loss 损失函数类的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class FocalLoss(nn.Module):
    def __init__(self, gamma=2.0, alpha=0.25):
        super(FocalLoss, self).__init__()
        self.gamma = gamma
        self.alpha = alpha

    def forward(self, inputs, targets):
        ce_loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none')(inputs, targets)
        pt = torch.exp(-ce_loss)
        focal_loss = self.alpha * (1 - pt) ** self.gamma * ce_loss
        return torch.mean(focal_loss)

在该代码中，`gamma` 和 `alpha` 是 Focal Loss 中的两个超参数。其中 `gamma` 控制了分类错误样本的惩罚程度，`alpha` 控制了正负样本的权重比例。使用该损失函数时，只需将其作为模型的损失函数即可，例如：

model = MyModel()
loss_fn = FocalLoss(gamma=2.0, alpha=0.25)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())

for epoch in range(num_epochs):
    for i, (inputs, targets) in enumerate(train_loader):
        outputs = model(inputs)
        loss = loss_fn(outputs, targets)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

在训练过程中，Focal Loss 会更加关注评分高的样本，从而提高模型在评分高的样本上的表现。