使用torch如何对知识表示学习模型RotatE进行修改，使之输出自对抗负采样损失，而不保留实体关系嵌入向量

在使用torch对知识表示学习模型RotatE进行修改，使之输出自对抗负采样损失而不保留实体关系嵌入向量时，可以遵循以下步骤：

1. 定义模型结构

首先，我们需要定义一个新的模型结构来实现这个任务。可以参考RotatE模型的代码来定义新的模型结构，需要将实体和关系嵌入向量的权重从模型中移除，并添加自对抗负采样损失函数。这里以在RotatE的基础上对模型进行修改为例：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.autograd import Variable


class RotatE_AutoNeg(nn.Module):
    def __init__(self, nentity, nrelation, hidden_dim, gamma):
        super(RotatE_AutoNeg, self).__init__()
        self.nentity = nentity
        self.nrelation = nrelation
        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.gamma = gamma
        self.embedding_range = nn.Parameter(
            torch.Tensor([(self.gamma + 2.0) / (self.hidden_dim * 2)]),
            requires_grad=False)

        self.entity_emb = nn.Embedding(self.nentity, self.hidden_dim)
        self.relation_emb = nn.Parameter(torch.Tensor(self.nrelation, self.hidden_dim))

        nn.init.uniform_(
            tensor=self.entity_emb.weight.data,
            a=-self.embedding_range.item(),
            b=self.embedding_range.item()
        )
        nn.init.uniform_(
            tensor=self.relation_emb.data,
            a=-self.embedding_range.item(),
            b=self.embedding_range.item()
        )

    def _calc(self, h, t, r):
        # Calculate rotated complex embeddings
        re_head, im_head = torch.chunk(h, 2, dim=-1)
        re_tail, im_tail = torch.chunk(t, 2, dim=-1)
        re_relation, im_relation = torch.chunk(r, 2, dim=-1)

        re_head = torch.unsqueeze(re_head, dim=-1)
        im_head = torch.unsqueeze(im_head, dim=-1)
        re_tail = torch.unsqueeze(re_tail, dim=-1)
        im_tail = torch.unsqueeze(im_tail, dim=-1)

        # Perform rotation
        re_h = re_head * re_relation - im_head * im_relation
        im_h = re_head * im_relation + im_head * re_relation
        re_t = re_tail * re_relation + im_tail * im_relation
        im_t = -re_tail * im_relation + im_tail * re_relation

        # Concatenate real and imaginary part of embeddings
        h = torch.cat([re_h, im_h], dim=-1)
        t = torch.cat([re_t, im_t], dim=-1)

        return h, t

    def forward(self, pos_h, pos_t, pos_r, neg_h, neg_t, neg_r):
        # Positive triple score
        pos_h_emb = self.entity_emb(pos_h)
        pos_t_emb = self.entity_emb(pos_t)
        pos_r_emb = self.relation_emb(pos_r)
        pos_h_emb, pos_t_emb = self._calc(pos_h_emb, pos_t_emb, pos_r_emb)
        pos_score = torch.norm(pos_h_emb + pos_r_emb - pos_t_emb, p=2, dim=-1)

        # Negative triple score
        neg_h_emb = self.entity_emb(neg_h)
        neg_t_emb = self.entity_emb(neg_t)
        neg_r_emb = self.relation_emb(neg_r)
        neg_h_emb, neg_t_emb = self._calc(neg_h_emb, neg_t_emb, neg_r_emb)
        neg_score = torch.norm(neg_h_emb + neg_r_emb - neg_t_emb, p=2, dim=-1)

        # Self-adversarial negative sampling loss
        auto_neg_score = torch.norm(neg_h_emb + pos_r_emb - pos_t_emb, p=2, dim=-1)

        return pos_score, neg_score, auto_neg_score

2. 定义损失函数

接下来，我们需要定义损失函数。这里使用自对抗负采样损失函数，需要计算正样本和自动生成的负样本之间的相似度，并将其作为损失函数的一部分。具体实现可以参考以下代码：

criterion = nn.MarginRankingLoss(margin=1.0)

pos_score, neg_score, auto_neg_score = model(pos_h, pos_t, pos_r, neg_h, neg_t, neg_r)
auto_neg_target = Variable(torch.Tensor([-1])).cuda()
loss = criterion(pos_score - neg_score, auto_neg_score, auto_neg_target)

这里使用了MarginRankingLoss作为损失函数，其中pos_score-neg_score表示正样本和负样本之间的相似度，auto_neg_score是自动生成的负样本和正样本之间的相似度，auto_neg_target是一个固定值-1，表示自动生成的负样本要与正样本距离更远。

3. 训练模型

最后，我们需要训练模型，更新模型参数。可以使用Adam等优化器来更新模型参数，具体实现可以参考以下代码：

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

for epoch in range(100):
    for pos_h, pos_t, pos_r, neg_h, neg_t, neg_r in dataloader:
        pos_h = pos_h.cuda()
        pos_t = pos_t.cuda()
        pos_r = pos_r.cuda()
        neg_h = neg_h.cuda()
        neg_t = neg_t.cuda()
        neg_r = neg_r.cuda()

        optimizer.zero_grad()
        pos_score, neg_score, auto_neg_score = model(pos_h, pos_t, pos_r, neg_h, neg_t, neg_r)
        auto_neg_target = Variable(torch.Tensor([-1])).cuda()
        loss = criterion(pos_score - neg_score, auto_neg_score, auto_neg_target)
        loss.backward()
        optimizer.step()

    print('Epoch %d, loss %.4f' % (epoch, loss.item()))

这里使用了Adam优化器来更新模型参数，每个epoch遍历一次数据集，计算损失函数并进行反向传播和优化。

这样就完成了使用torch对知识表示学习模型RotatE进行修改，使之输出自对抗负采样损失而不保留实体关系嵌入向量的过程。