请基于pytorch帮我搭建一个mean-teacher模型，不需要具体的模型与数据，我只需要知道怎样计算loss以及mean-teacher的结构，并且写一个具体的实例的代码

很高兴为您解答问题。我们可以使用 PyTorch 实现 Mean-Teacher 模型，该模型是一种半监督学习方法，结合了常规监督学习和自监督学习技术。

首先，建立两个网络：一个是主网络（student network），另一个是辅助网络（teacher network）。在每个 minibatch 中，我们随机选取一部分有标签的数据和一部分无标签的数据。有标签的数据与常规的监督学习一样进行训练，而无标签的数据则给辅助网络生成对应的标签，这个过程我们成为自监督学习。

在训练过程中，我们采用以下两种损失函数：

1. 主网络上的监督学习损失

在有标签的数据上，我们采用一般的交叉熵损失。

criterion_supervised = nn.CrossEntropyLoss()
loss_supervised = criterion_supervised(output, target) # output 为主网络的输出，target 为标签

2. 辅助网络上的自监督学习损失

由于我们的目标是让辅助网络变得更加稳定，所以我们使用辅助网络的输出平均值生成标签来计算损失。该标签与无标签数据的真实标签的交叉熵损失即为自监督学习损失。

criterion_unsupervised = nn.CrossEntropyLoss()
logits_student = student_network(input_unlabeled) # input_unlabeled 为无标签数据
logits_teacher = teacher_network(input_unlabeled)
average_logits_teacher = torch.mean(logits_teacher, dim=0)
loss_unsupervised = criterion_unsupervised(logits_student, average_logits_teacher) # logits_student 为主网络的输出，average_logits_teacher 为辅助网络的输出平均值

Mean-Teacher 网络结构的代码如下：

class MeanTeacher(nn.Module):
    def __init__(self, student_network, teacher_network, alpha=0.99):
        super(MeanTeacher, self).__init__()
        self.alpha = alpha
        self.student_network = student_network
        self.teacher_network = teacher_network
        self.teacher_network.eval()

    def update_teacher_network(self):
        for param_teacher, param_student in zip(self.teacher_network.parameters(), self.student_network.parameters()):
            param_teacher.data.mul_(self.alpha).add_((1 - self.alpha) * param_student.detach().data)

    def forward(self, input_labeled, target_labeled, input_unlabeled):
        output_labeled = self.student_network(input_labeled)
        criterion_supervised = nn.CrossEntropyLoss(reduction='mean')
        loss_supervised = criterion_supervised(output_labeled, target_labeled)

        logits_student = self.student_network(input_unlabeled)
        logits_teacher = self.teacher_network(input_unlabeled)
        average_logits_teacher = torch.mean(logits_teacher, dim=0)
        criterion_unsupervised = nn.CrossEntropyLoss(reduction='mean')
        loss_unsupervised = criterion_unsupervised(logits_student, average_logits_teacher)

        return loss_supervised, loss_unsupervised

以上是 Mean-Teacher 模型计算 loss 的方法及代码示例。具体的模型架构和数据处理方法可以根据需求进行调整。