使用Python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，我理解了您的问题。以下是一个简单的实现示例，用Python定义了一个只包含自对抗负采样损失函数的模型：

import tensorflow as tf

class SelfAdversarialEmbedding(tf.keras.Model):
    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 = tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_size,
                                                    input_length=1, name='embedding')
        
        self.softmax_weights = tf.Variable(tf.random.truncated_normal([vocab_size, embedding_size],
                                                                       stddev=1.0 / (embedding_size ** 0.5)), 
                                            name='softmax_weights')
        self.softmax_biases = tf.Variable(tf.zeros([vocab_size]), name='softmax_biases')
        
    def call(self, input_data):
        embed = self.embedding(input_data)
        embed = tf.reshape(embed, [-1, self.embedding_size])
        
        loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sampled_softmax_loss(weights=self.softmax_weights, 
                                                         biases=self.softmax_biases, 
                                                         inputs=embed, 
                                                         labels=input_data, 
                                                         num_sampled=self.num_sampled, 
                                                         num_classes=self.vocab_size))
        self.add_loss(loss)
        return embed

这个模型使用了 TensorFlow 的内置函数 `tf.nn.sampled_softmax_loss` 来计算自对抗负采样损失函数。在模型的 `call` 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 `tf.nn.sampled_softmax_loss` 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 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)

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam')

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

# 训练模型
model.fit(input_data, epochs=10)

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，我们编译了模型，并准备了一些随机生成的输入数据。最后，我们使用 `fit` 方法对模型进行训练。

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。