self.gamma = nn.Parameter(torch.ones(hidden_size))

这是一个关于 PyTorch 中的 nn.Parameter 的赋值语句，用于初始化一个大小为 hidden_size 的张量，并将其作为模型的可训练参数 gamma。如果需要完整的代码，需要更多的上下文信息。

相关问题

self.gamma = nn.Parameter(torch.ones(features)) ，torch.nn作用

torch.nn是PyTorch中用于构建神经网络的模块。它提供了各种各样的层（如全连接层、卷积层、池化层等）、损失函数、优化器等，可以方便地构建和训练神经网络。

在这段代码中，torch.nn中的nn.Parameter函数用于将一个Tensor转换为可训练的参数，并自动注册为模型的参数。这个参数可以在模型训练的过程中被自动更新。在这个例子中，将一个形状为(features,)的Tensor转换为可以被训练的参数，初始值为1。

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) # 计算初始化范围 self.entity_emb = nn.Embedding(self.nentity, self.hidden_dim) # 设置维度 self.relation_emb = nn.Parameter(torch.Tensor(self.nrelation, self.hidden_dim)) # 实体初始化，服从（a,b）的均匀分布 nn.init.uniform_( tensor=self.entity_emb.weight.data, a=-self.embedding_range.item(), b=self.embedding_range.item() ) # 关系初始化，服从（a,b）的均匀分布 nn.init.uniform_( tensor=self.relation_emb.data, a=-self.embedding_range.item(), b=self.embedding_range.item() )解释

这是一个基于PyTorch的RotatE_AutoNeg模型的定义。具体来说，这个模型包含以下几个部分：

- nentity：知识图谱中实体的数量
- nrelation：知识图谱中关系的数量
- hidden_dim：实体和关系向量的维度
- gamma：损失函数中的超参数
- embedding_range：初始化向量的范围
- entity_emb：实体嵌入矩阵，用于将实体映射到向量空间
- relation_emb：关系嵌入矩阵，用于将关系映射到向量空间

具体地，这个模型使用了PyTorch中的Embedding层来初始化实体向量，使用了Tensor对象来初始化关系向量。在初始化时，实体向量服从（a,b）的均匀分布，其中a和b分别为负的embedding_range.item()和正的embedding_range.item()。关系向量同理。通过这种初始化方式，可以将实体和关系向量随机初始化在一个较小的范围内，从而可以更容易地收敛到最优解。