如何在PyTorch中使用约束最小化损失？

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义模型
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(10, 1)  # 假设输入维度为10，输出维度为1

    def forward(self, x):
        return self.fc(x)

# 定义损失函数
def custom_loss(output, target):
    # 自定义损失函数，可以根据需要进行修改
    loss = torch.mean(torch.abs(output - target))
    return loss

# 定义约束条件
def constraint(output):
    # 将输出值限制在0到1之间
    return torch.clamp(output, 0, 1)

# 创建模型实例
model = MyModel()

# 定义优化器
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    # 前向传播
    output = model(input_data)
    
    # 计算损失函数
    loss = custom_loss(output, target)
    
    # 计算约束条件
    output_constrained = constraint(output)
    
    # 反向传播
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

# 测试模型
test_output = model(test_input_data)
test_output_constrained = constraint(test_output)