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我想在两个损失函数或 nn.Modules 或 python 对象之间动态应用数学运算。在pytorch中生成动态图也可以被视为一个问题。

例如：在下面的例子中，我想添加两个损失函数。

nn.L1Loss() + nn.CosineEmbeddingLoss()\n

如果我这样做，它会给我一个错误：

----> 1 nn.L1Loss() + nn.CosineEmbeddingLoss()\nTypeError: unsupported operand type(s) for +: 'L1Loss' and 'CosineEmbeddingLoss'\n

我还尝试创建一个具有转发功能和火炬操作的包装器，如下所示，但它也不起作用。在下面的情况下x， 和y可以是任何损失函数，也op可以是任何数学运算，例如加法、减法等。

class Execute_Op(nn.Module):\n    def __init__(self):\n        super().__init__()\n        \n    def forward(self, x, y, op):\n        if op == 'add':\n            return torch.add(x, y)\n        elif op == 'subtract':\n            return torch.subtract(x - y)\n\nexec_op = Execute_Op()\nexec_op(nn.L1Loss(), nn.CosineEmbeddingLoss(), 'add')\n

它给出如下错误：

Execute_Op.forward(self, x, y, op)\n      5 def forward(self, x, y, op):\n …