self.a_train_op = tf.train.AdamOptimizer(self.learning_rate).minimize(-self.a_loss)用pytorch实现

在PyTorch中，您可以使用以下代码实现相同的操作：

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

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, output_size):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(input_size, output_size)
        self.loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
        
    def forward(self, x):
        out = self.fc(x)
        return out
    
    def train_step(self, x, y, learning_rate):
        self.optimizer = optim.Adam(self.parameters(), lr=learning_rate)
        self.optimizer.zero_grad()
        out = self.forward(x)
        loss = self.loss_fn(out, y)
        loss.backward()
        self.optimizer.step()
        return loss.item()

然后您可以使用以下代码来调用train_step方法：

model = MyModel(input_size, output_size)
loss = model.train_step(x, y, learning_rate)

在这个例子中，我们定义了一个包含单个线性层的模型，并且定义了一个训练步骤（train_step）, 该步骤通过Adam优化器最小化交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）。在train_step中，我们首先将优化器梯度设置为零（optimizer.zero_grad()），然后通过模型前向传递获取输出（out），计算损失（loss），并通过反向传播算法（loss.backward()）计算梯度。最后，我们使用优化器更新模型参数（optimizer.step()）并返回损失。