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。

相关问题

embedding_xavier_uniform_(self.entity_embeddings)解释

`embedding_xavier_uniform_()`是PyTorch中的一个函数，用于对参数进行Xavier均匀分布的初始化。在KGE模型中，实体和关系的嵌入向量都是模型的参数之一，需要进行初始化。`embedding_xavier_uniform_()`这个函数就是用于对这些向量进行初始化的。

具体来说，`embedding_xavier_uniform_()`方法会对输入的参数进行Xavier均匀分布的初始化。在KGE模型中，这个方法通常被用来对实体和关系的嵌入向量进行初始化。这个方法接受一个参数，即需要进行初始化的张量，它会直接修改这个张量的值。

在这个代码中，`embedding_xavier_uniform_(self.entity_embeddings)`就是用于对实体嵌入向量进行Xavier均匀分布的初始化的。这个方法会直接修改`self.entity_embeddings`这个张量的值，以便模型能够从合适的起点开始学习。

class Train(nn.Module): def __init__(self,args,dataset): super(Train, self).__init__() self.args = args self.D = dataset self.entity_vec = nn.Embedding(self.D.entity_num,args.emb_dim) self.concept_vec = nn.Embedding(self.D.concept_num,args.emb_dim+1) self.relation_vec = nn.Embedding(self.D.relation_num,args.emb_dim) self.optimizer = torch.optim.SGD(self.parameters(),lr=args.lr) nn.init.normal_(self.entity_vec.weight.data, 0.0, 1.0 / args.emb_dim) nn.init.normal_(self.relation_vec.weight.data, 0.0, 1.0 / args.emb_dim) nn.init.normal_(self.concept_vec.weight.data[:, :-1], 0.0, 1.0 / args.emb_dim) nn.init.uniform_(self.concept_vec.weight.data[:, -1], 0.0, 1.0)

这是一个使用 PyTorch 实现的知识图谱嵌入模型，包含三个嵌入层：entity_vec、concept_vec 和 relation_vec。使用 nn.Embedding 可以将实体、概念和关系映射到低维空间中的向量表示。其中，entity_vec 和 relation_vec 的权重矩阵使用正态分布进行初始化，而 concept_vec 的权重矩阵的前 n-1 列也使用正态分布进行初始化，最后一列使用均匀分布进行初始化。该模型还定义了一个 SGD 优化器用于训练模型。此外，该模型还包含一个 self.D 参数，用于传入数据集。