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。