写一段代码简单实现以上功能

以下是一个简单的 Python 代码实现对比学习框架对点云数据进行编码和匹配的功能：

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

# 定义特征提取器模型
class FeatureExtractor(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(FeatureExtractor, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv1d(3, 64, 1)
        self.conv2 = nn.Conv1d(64, 128, 1)
        self.conv3 = nn.Conv1d(128, 256, 1)
        self.conv4 = nn.Conv1d(256, 512, 1)
        self.fc = nn.Linear(512, 256)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.conv1(x))
        x = F.relu(self.conv2(x))
        x = F.relu(self.conv3(x))
        x = F.relu(self.conv4(x))
        x = torch.max(x, 2)[0]
        x = self.fc(x)
        return x

# 定义对比学习模型
class ContrastiveLearning(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ContrastiveLearning, self).__init__()
        self.encoder = FeatureExtractor()

    def forward(self, x1, x2):
        # 编码输入点云数据
        f1 = self.encoder(x1)
        f2 = self.encoder(x2)

        # 计算对比学习损失
        sims = F.cosine_similarity(f1, f2, dim=1)
        loss = torch.mean(1 - sims)

        return loss

# 测试代码
x = torch.randn(16, 3, 1024)
x1 = x.clone()
x2 = x.clone()
x2[:, :, :512] += 0.1  # 对关键视图进行一定程度的变换

model = ContrastiveLearning()
loss = model(x1, x2)
print(loss)

这个代码实现了一个简单的对比学习框架，包括特征提取器和对比学习模型。我们首先定义了一个特征提取器模型，它由多个卷积层和全连接层组成，用于编码输入点云数据。然后我们定义了一个对比学习模型，它使用特征提取器对两个视图的点云数据进行编码，并计算它们在特征空间中的相似性。最后我们用两个相似但不完全相同的点云数据测试了一下模型，输出了计算得到的对比学习损失。