我是说将代码改为pytorch框架

好的，以下是一个简单的孪生神经网络的 PyTorch 实现，用于计算两个输入之间的相似度：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义输入维度
input_dim = 128

# 定义共享层
shared_layer = nn.Sequential(
    nn.Linear(input_dim, 64),
    nn.ReLU()
)

# 定义孪生神经网络
class SiameseNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SiameseNet, self).__init__()
        self.shared_layer = shared_layer
        self.distance_layer = nn.PairwiseDistance(p=2)

    def forward(self, x1, x2):
        output_1 = self.shared_layer(x1)
        output_2 = self.shared_layer(x2)
        distance = self.distance_layer(output_1, output_2)
        return distance

# 实例化模型
model = SiameseNet()

# 定义损失函数
criterion = nn.MSELoss()

# 定义优化器
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

这个 PyTorch 实现与前面的 TensorFlow 实现很相似，包括共享层和相似度计算层。你可以根据自己的需要调整层的参数和结构。