我想使得两个形如(batch_size=2,seq_len=128,d_model=768)的张量尽量一致，使用nn.CosineEmbeddingLoss计算loss，我该怎么做？

你将这两个张量作为输入，分别通过一个全连接层得到它们的嵌入表示，然后再使用`nn.CosineEmbeddingLoss`计算损失。具体实现如下：

import torch
import torch.nn as nn

class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(768, 768)
        
    def forward(self, x):
        x = self.fc(x)
        # 计算向量的L2范数并进行归一化
        x = x / torch.norm(x, dim=-1, keepdim=True)
        return x

model = Model()

# 输入的两个张量
input1 = torch.randn(2, 128, 768)
input2 = torch.randn(2, 128, 768)

# 分别通过全连接层得到嵌入表示
embed1 = model(input1)
embed2 = model(input2)

# 计算相似度损失
target = torch.ones(2)
loss_fn = nn.CosineEmbeddingLoss()
loss = loss_fn(embed1, embed2, target)

在上述代码中，我们首先定义了一个`Model`类，其中包含一个全连接层用于将输入张量映射到嵌入表示。在`forward`函数中，我们首先通过全连接层得到输出张量，然后计算其L2范数并进行归一化。这里采用L2范数进行归一化是因为`nn.CosineEmbeddingLoss`要求输入张量必须是单位向量。然后，我们将输入张量分别输入到这个模型中得到它们的嵌入表示，最后使用`nn.CosineEmbeddingLoss`计算相似度损失。

需要注意的是，`nn.CosineEmbeddingLoss`要求`target`张量的元素取值为1或-1，表示输入张量是否相似。在这里，我们将`target`张量的元素都设置为1，表示希望两个输入张量尽量相似。