pytorch三元组损失函数使用方式
    PyTorch中的三元组损失函数（Triplet Loss）可以通过TripletMarginLoss()来实现。该函数的输入参数包括：margin（默认值为1.0）、p（默认值为2）以及reduce（默认值为True）等。
    其中，margin表示正负样本之间的最小距离，p表示范数的形式，reduce表示损失函数是否需要降维。
    使用该函数时，需要将三个样本分别输入该函数，分别表示锚点（Anchor）、正样本（Positive）和负样本（Negative），格式如下：
    ```python
loss_fn = TripletMarginLoss(margin=1.0, p=2)
anchor = torch.randn(100, 512)
positive = torch.randn(100, 512)
negative = torch.randn(100, 512)
loss = loss_fn(anchor, positive, negative)
```
    其中，anchor、positive、negative的shape均为(batch_size, feature_dim)，即样本数量和特征维度。生成的损失值需要进行反向传播优化训练。
    该损失函数在计算样本间的特征距离时，通过欧氏距离或者余弦相似度来衡量样本之间的相似度。在训练过程中，优化器会根据损失函数的值来更新模型的参数，以达到最小化损失函数的目的。
>正则化损失函数

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