def contrastive_evaluate(val_loader, model, memory_bank): top1 = AverageMeter('Acc@1', ':6.2f') model.eval() for batch in val_loader: images = batch['image'].cuda(non_blocking=True) target = batch['target'].cuda(non_blocking=True) constrastive_features, cluster_output = model(images) output = memory_bank.weighted_knn(constrastive_features) acc1 = 100*torch.mean(torch.eq(output, target).float()) top1.update(acc1.item(), images.size(0)) return top1.avg

这一个用于评估对比学习模型的函数contrastive_evaluate。它接受一个验证数据集val_loader，一个对比学习模型model，以及一个存储样本特征的内存库memory_bank。

首先，创建一个用于计算准确率的AverageMeter对象top1。然后将模型设置为评估模式，即model.eval()。

接下来，对于val_loader中的每个batch，获取图像数据images和目标标签target，并将它们移动到GPU上。

通过调用model(images)得到对比学习任务的特征向量constrastive_features和聚类任务的输出cluster_output。

然后，利用memory_bank中的样本特征进行加权K最近邻（weighted_knn）搜索，得到输出output。

计算准确率acc1为与目标标签target相等的元素所占的比例，并更新top1对象。

最后，返回top1.avg作为评估结果，即平均准确率。