正如您所看到的，我基本上已经将numpy函数换成了TF等效项。值得注意的一点是，我必须在"cosine_sim“函数中使用"reduction=tf.keras.losses.Reduction.NONE”，这是为了保持"sim_ik“和"sim_jk”中的形状一致，因为否则导致的损失与我最初的numpy实现不匹配。
ntxent损失函数 NT-Xent损失函数是对比学习中常用的损失函数，也叫做归一化温度缩放交叉熵损失函数。该损失函数主要用于度量学习中，学习某对象的向量表示，比如图像/文本等。 NT-Xent损失函数是从InfoNCEloss衍生出来的，其特点是分子部分鼓励正样本之间相似性越大越好，分母部分鼓励负样本之间相似性越小越好。
NT-Xent 损失是使用一对通过编码器网络传递的图像的增强视图来计算的，以获得它们相应的表示。 对比损失的目标是鼓励同一图像的两个增强视图的表示相似，同时迫使不同图像的表示不相似。NT-Xent 将 softmax 函数应用于增强视图表示的成对相似性。 softmax 函数应用于小批量内的所有表示对，得到每个图像的相似性概率...
分类问题希望解决的是将不同的样本分到事先定义到的经典损失函数。分类问题希望解决的将不同的样本分到...