把这段代码改为分类损失 loss = F.relu(dis_a + self.args.margin_hrt - dis_b).sum()

好的，将代码改为如下所示：

import torch
import torch.nn.functional as F

class TripletLoss(torch.nn.Module):
    def __init__(self, args):
        super(TripletLoss, self).__init__()
        self.args = args

    def forward(self, anchor, positive, negative):
        dis_a = torch.nn.PairwiseDistance(p=2)(anchor, positive)
        dis_b = torch.nn.PairwiseDistance(p=2)(anchor, negative)
        loss = F.relu(dis_a - dis_b + self.args.margin_hrt).sum()
        return loss

在这个版本的代码中，我们将使用 `F.relu()` 函数来实现分类损失。与原始的 `TripletLoss` 不同，这里我们将 `dis_a` 减去 `dis_b` ，并加上 `self.args.margin_hrt` ，然后将结果传递给 `F.relu()` 函数。此函数将返回一个与输入的相同形状的张量，其中所有负值都被替换为零。最后，我们对输出进行求和以得到最终的损失。

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改为分类损失loss = F.relu(dis_a + self.args.margin_hrt - dis_b).sum()

好的，将原来的损失函数修改为分类损失函数可以使用以下代码实现：

import torch.nn.functional as F

dis_a = torch.norm(embeddings - self.pos_prototype, 2, dim=-1)
dis_b = torch.norm(embeddings - self.neg_prototype, 2, dim=-1)
loss = F.relu(dis_a - dis_b + self.args.margin_hrt).sum()

这里使用了`F.relu()`函数，它会将输入中的负值变为零，保留非负值。因此，只有当`dis_a - dis_b`大于`self.args.margin_hrt`时，损失函数才会有非零值。这个值越大，表示模型的性能越好。同时，这种损失函数也可以促进正向样本更接近正样本的原型，负向样本更远离正样本的原型。

改为分类损失 loss = F.relu(dis_a + self.args.margin_hrt - dis_b).sum()

好的，将原来的损失函数修改为分类损失，可以使用以下代码实现：

import torch.nn.functional as F

class HRTLoss(nn.Module):
    def __init__(self, args):
        super(HRTLoss, self).__init__()
        self.args = args

    def forward(self, a_embeds, b_embeds, labels):
        dis_a = F.pairwise_distance(a_embeds, labels)
        dis_b = F.pairwise_distance(b_embeds, labels)

        loss = F.relu(dis_a - dis_b + self.args.margin_hrt).sum()

        return loss

其中，`F.relu` 函数表示使用 ReLU 激活函数，将输入的值小于 0 的部分设置为 0，大于等于 0 的部分不变。`dis_a` 表示 anchor 和 label 之间的距离，`dis_b` 表示 positive 和 label 之间的距离。`self.args.margin_hrt` 表示分类损失函数中的 margin。如果 `dis_a - dis_b + self.args.margin_hrt` 小于 0，则损失为 0。如果 `dis_a - dis_b + self.args.margin_hrt` 大于等于 0，则损失为 `dis_a - dis_b + self.args.margin_hrt`。最终的损失是所有样本的损失之和。