def score_hrt(self, hrt_batch: torch.LongTensor) -> torch.FloatTensor:解释

这段代码是一个方法，用于计算给定三元组的得分。该方法接受一个 LongTensor 类型的三元组张量 hrt_batch，其形状为 (batch_size, 3)，其中 batch_size 表示三元组的数量，每个三元组由头实体、关系和尾实体的 ID 组成。该方法返回一个 FloatTensor 类型的得分张量，其形状为 (batch_size, 1)，表示每个三元组的得分。

具体地，该方法首先提取每个三元组中头实体、关系和尾实体的 ID，并将其分别转化为对应的嵌入向量。然后，通过对头实体和关系嵌入向量进行旋转，得到旋转后的头实体向量 rot_h。接着，将旋转后的头实体向量与尾实体向量传入交互函数，计算它们之间的相互作用关系。最后，将交互关系和关系向量进行点积运算，得到最终的得分。这里的得分计算采用了 margin ranking loss 的方式，即使用了一个 margin 值来控制正负样本之间的得分差距，以便于模型对正例和负例进行区分。

相关问题

self.entity_vec.weight.data = normalize_emb(self.entity_vec.weight.data) self.relation_vec.weight.data = normalize_emb(self.relation_vec.weight.data) self.concept_vec.weight.data[:, :-1] = normalize_emb(self.concept_vec.weight.data[:, :-1]) self.concept_vec.weight.data[:, -1] = normalize_radius(self.concept_vec.weight.data[:, -1]) self.optimizer.zero_grad() for k in range(batchSize): i = random.randint(0, self.D.trainSize - 1) if i < len(self.D.fb_r): cut = 1 - epoch * self.args.hrt_cut / nepoch pairs[0].append(self.trainHLR(i, cut)) elif i < len(self.D.fb_r) + len(self.D.instanceOf): cut = 1 - epoch * self.args.ins_cut / nepoch pairs[1].append(self.trainInstanceOf(i, cut)) else: cut = 1 - epoch * self.args.sub_cut / nepoch pairs[2].append(self.trainSubClassOf(i, cut))

这段代码看起来像是在进行一些实体关系的训练，其中包括对实体向量、关系向量和概念向量进行归一化操作，然后进行随机选择训练数据并根据不同的类型进行训练。具体来说，如果选择的数据是三元组（头实体、关系、尾实体），那么就会调用 `trainHLR` 函数进行训练；如果选择的数据是实例关系（实例、类别），那么就会调用 `trainInstanceOf` 函数进行训练；如果选择的数据是子类关系（子类、父类），那么就会调用 `trainSubClassOf` 函数进行训练。训练过程中会根据当前的 epoch 和参数设置动态调整不同类型数据的采样比例。

./hrt.sh -bash: ./hrt.sh: /bin/bash^M: 坏的解释器: 没有那个文件或目录， centos

这个错误提示通常是因为脚本文件的换行符格式不正确导致的。在Windows系统下编辑的脚本文件，其换行符格式是CRLF（即"\r\n"），而在Linux系统下使用的是LF（即"\n"）。因此，当将Windows下编辑的脚本文件拷贝到Linux系统上运行时，会因为换行符格式不正确而导致出错。

你可以使用dos2unix命令将脚本文件的换行符格式转换为Linux下的格式。在终端中输入以下命令：

dos2unix hrt.sh

然后再次运行脚本文件，看看问题是否得到解决。