pytorch两个任务联合训练模型中损失权重计算代码

下面是一个简单的示例，展示如何计算两个任务的损失权重：

import torch

# 定义两个任务的损失函数
task1_criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
task2_criterion = torch.nn.MSELoss()

# 定义两个任务的权重
task1_weight = 0.7
task2_weight = 0.3

# 计算损失权重
def calc_loss_weights(loss1, loss2):
    total_loss = loss1 + loss2
    loss1_weight = task1_weight * (loss1 / total_loss)
    loss2_weight = task2_weight * (loss2 / total_loss)
    return loss1_weight, loss2_weight

# 示例损失值
task1_loss = 0.5
task2_loss = 0.2

# 计算损失权重
loss1_weight, loss2_weight = calc_loss_weights(task1_loss, task2_loss)

# 计算总损失
total_loss = (loss1_weight * task1_loss) + (loss2_weight * task2_loss)

print("Task 1 loss weight: ", loss1_weight)
print("Task 2 loss weight: ", loss2_weight)
print("Total loss: ", total_loss)

在上面的示例中，`task1_criterion` 和 `task2_criterion` 分别定义了两个任务的损失函数。`task1_weight` 和 `task2_weight` 是两个任务的权重，这里分别为 0.7 和 0.3。`calc_loss_weights` 函数计算了两个损失的权重，以便在计算总损失时使用。最后，通过将损失权重应用于各自的任务损失，计算总损失。