写一个可以直接用的arcface loss

好的，以下是一个可以直接用的 ArcFace Loss 的代码实现：

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class ArcFaceLoss(nn.Module):
    def __init__(self, in_features, out_features, s=30.0, m=0.50):
        super(ArcFaceLoss, self).__init__()
        self.in_features = in_features
        self.out_features = out_features
        self.s = s
        self.m = m
        self.weight = nn.Parameter(torch.FloatTensor(out_features, in_features))
        nn.init.xavier_uniform_(self.weight)

    def forward(self, input, target):
        cosine = F.linear(F.normalize(input), F.normalize(self.weight))
        theta = torch.acos(torch.clamp(cosine, -1.0 + 1e-7, 1.0 - 1e-7))
        margins = torch.zeros_like(cosine)
        margins.scatter_(1, target.view(-1, 1).long(), self.m)
        cos_m = torch.cos(margins)
        sin_m = torch.sin(margins)
        cos_theta = torch.cos(theta)
        sin_theta = torch.sin(theta)
        cos_theta_m = cos_theta * cos_m - sin_theta * sin_m
        output = cos_theta * 1.0
        output.scatter_(1, target.view(-1, 1).long(), cos_theta_m.view(-1, 1))
        output *= self.s
        return output

其中，`in_features` 表示输入特征的维度，`out_features` 表示输出的类别数，`s` 表示缩放因子，`m` 表示 margin。在 `forward` 方法中，首先对输入向量进行 L2 归一化，然后计算输入向量与权重矩阵的相似度得到余弦值，再根据余弦值计算出角度值 theta，接着构造 margins 张量，用于计算 margin，然后计算出 cos(margin) 与 sin(margin)，cos(theta) 与 sin(theta)，最后根据公式计算出 ArcFace Loss。