使用torch定义一个只包含自对抗负采样损失函数的模型，并给出实例看如何使用模型

好的，以下是使用 PyTorch 定义一个只包含自对抗负采样损失函数的模型的示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class SelfAdversarialEmbedding(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_size, num_sampled):
        super(SelfAdversarialEmbedding, self).__init__()
        self.vocab_size = vocab_size
        self.embedding_size = embedding_size
        self.num_sampled = num_sampled
        
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_size)
        
        self.softmax_weights = nn.Parameter(torch.randn(vocab_size, embedding_size))
        self.softmax_biases = nn.Parameter(torch.zeros(vocab_size))
        
    def forward(self, input_data):
        embed = self.embedding(input_data)
        embed = embed.view(-1, self.embedding_size)
        
        # 使用 PyTorch 内置的负采样损失函数
        loss = F.cross_entropy(input=embed.mm(self.softmax_weights.t()) + self.softmax_biases,
                               target=input_data.squeeze(),
                               reduction='mean',
                               ignore_index=-1,
                               weight=None,
                               size_average=None,
                               reduce=None,
                               reduction='mean')
        
        self.add_loss(loss)
        return embed

在这个示例中，我们定义了一个名为 `SelfAdversarialEmbedding` 的模型类，该模型类继承自 PyTorch 中的 `nn.Module` 类。在模型的 `__init__` 方法中，我们定义了模型的超参数，包括词汇表大小、嵌入维度和负采样数目，并初始化了模型的嵌入层和 softmax 权重、偏置。在模型的 `forward` 方法中，我们首先将输入数据通过嵌入层进行嵌入，然后将嵌入向量重新形状为一个二维张量。接着，我们使用 PyTorch 内置的 `F.cross_entropy` 函数计算自对抗负采样损失函数，并将损失添加到模型中。最后，我们返回嵌入向量。

下面是一个使用该模型的示例：

import torch.optim as optim
import numpy as np

# 设置超参数
vocab_size = 10000
embedding_size = 100
num_sampled = 50

# 创建模型
model = SelfAdversarialEmbedding(vocab_size, embedding_size, num_sampled)

# 定义优化器
optimizer = optim.Adam(model.parameters())

# 准备数据
input_data = torch.from_numpy(np.random.randint(vocab_size, size=(32, 1))).long()

# 训练模型
for epoch in range(10):
    optimizer.zero_grad()
    embed = model(input_data)
    loss = model.get_losses()
    loss.backward()
    optimizer.step()
    print('Epoch %d, Loss: %.4f' % (epoch+1, loss.item()))

在这个示例中，我们首先设置了模型的超参数，然后创建了一个 `SelfAdversarialEmbedding` 的实例。接着，我们定义了优化器，并准备了一些随机生成的输入数据。最后，我们使用 `backward` 方法进行反向传播，使用 `step` 方法更新模型的权重，并打印出每个 epoch 的损失。

需要注意的是，这里的示例仅用于演示如何使用该模型，实际应用中需要根据具体情况调整超参数和数据预处理。