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

如果你想将这个损失函数转换为分类损失，你需要进行以下修改：

1. 首先，你需要将 `dis_a` 和 `dis_b` 转换为相应的概率分布。可以使用 softmax 函数将它们映射到 0 到 1 之间的值。

2. 然后，你需要将 `dis_a` 和 `dis_b` 转换为类别预测。可以使用 argmax 函数将它们映射到最可能的类别。

3. 接下来，你需要将类别预测与真实标签进行比较，计算分类损失。可以使用交叉熵损失函数来计算分类损失。

4. 最后，你需要将分类损失加权与其他损失一起计算总损失。

下面是一个可能的实现代码：

import torch.nn.functional as F

# 将 dis_a 和 dis_b 转换为概率分布
probs_a = F.softmax(dis_a, dim=1)
probs_b = F.softmax(dis_b, dim=1)

# 将概率分布转换为类别预测
preds_a = torch.argmax(probs_a, dim=1)
preds_b = torch.argmax(probs_b, dim=1)

# 计算分类损失
class_loss = F.cross_entropy(dis_a, labels_a) + F.cross_entropy(dis_b, labels_b)

# 计算总损失
loss = class_loss + F.relu(dis_a - dis_b + self.args.margin_hrt).sum()

请注意，这只是一个可能的实现，并且可能需要根据你的具体情况进行修改。