python实现将OpenKE知识图谱基于transH嵌入成向量

好的，针对你的问题，我可以给出以下的Python代码示例，来将OpenKE知识图谱基于transH嵌入成向量：

# 导入相关库
import numpy as np
from openke.config import Trainer, Tester
from openke.module.model import TransH
from openke.module.loss import SoftplusLoss
from openke.data import TrainDataLoader, TestDataLoader

# 定义训练集、测试集路径
train_dataloader = TrainDataLoader(
    in_path="./benchmarks/FB15K237/",
    nbatches=100,
    threads=8,
    sampling_mode="normal",
    bern_flag=1,
    filter_flag=1,
    neg_ent=25,
    neg_rel=0
)

test_dataloader = TestDataLoader(
    in_path="./benchmarks/FB15K237/",
    batch_size=1,
    threads=8,
    sampling_mode="normal",
    bern_flag=1,
    filter_flag=1
)

# 定义模型
transe = TransH(
    ent_tot=train_dataloader.get_ent_tot(),
    rel_tot=train_dataloader.get_rel_tot(),
    dim=100,
    p_norm=1,
    norm_flag=True
)

# 定义损失函数
model = SoftplusLoss(
    model=transe,
    alpha=1.0,
    margin=2.0
)

# 定义训练器
trainer = Trainer(model=model, data_loader=train_dataloader, train_times=500, alpha=0.5, use_gpu=False)

# 开始训练
trainer.run()

# 保存模型
transe.save_checkpoint('./checkpoint/transe.ckpt')

# 定义测试器
tester = Tester(model=transe, data_loader=test_dataloader, use_gpu=False)

# 加载模型
transe.load_checkpoint('./checkpoint/transe.ckpt')

# 开始测试
tester.run_link_prediction(type_constrain=False)

# 获取实体和关系的向量
entity_vec = transe.ent_embeddings.weight.cpu().data.numpy()
relation_vec = transe.rel_embeddings.weight.cpu().data.numpy()

以上代码中，我们首先导入了所需的库，然后定义了训练集和测试集的路径，接着定义了TransH模型和SoftplusLoss损失函数，并使用训练器进行模型训练，将训练好的模型进行保存。最后，我们使用测试器对模型进行测试，获取实体和关系的向量。

以上代码仅供参考，请根据自己的实际情况进行修改和调整。