args.embedding 是什么意思
时间: 2023-07-17 15:12:38 浏览: 66
`args.embedding` 是通过命令行参数解析后得到的 `--embedding` 参数的值。在使用 `argparse` 解析器解析命令行参数之后,可以通过访问 `args` 对象的属性来获取各个参数的值。
在你提供的代码中,`parser.add_argument('--embedding', type=str, default='word2vec', help='嵌入方式:[word2vec, random]')` 定义了一个名为 `--embedding` 的选项,它表示嵌入方式。通过 `type=str` 指定该选项的类型为字符串,默认值为 `'word2vec'`,同时也提供了帮助信息。
在程序运行时,如果通过命令行指定了 `--embedding` 参数,例如 `--embedding random`,那么在调用 `parser.parse_args()` 方法解析命令行参数后,`args.embedding` 就会被赋予对应的值 `'random'`。如果没有指定该参数,则 `args.embedding` 的值将是默认值 `'word2vec'`。
因此,通过访问 `args.embedding` 可以获取命令行中指定的 `--embedding` 参数的值。
相关问题
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。
args.cuda = True if torch.cuda.is_available() else False model_name = args.model_name classify_type = args.classify_type if args.embedding == 'random': embedding = 'random' else: embedding = 'word2vec' if model_name == 'FastText': from utils_fasttext import build_dataset, build_iterator, get_time_dif, makedirs else: from utils import build_dataset, build_iterator, get_time_dif, makedirs path_corpus = 'data/data_{}/'.format(dataname[5:]) # 公共文件 地址 path_output = 'result_{}/'.format(dataname) # 结果输出 logdir = "result_{}/log/{}/{}/{}/".format(dataname, classify_type, model_name,useType) # 结果输出 saved_dict = "result_{}/saved_dict/{}/{}/{}/".format(dataname, classify_type, model_name,useType) # 结果输出 embed_dir = "result_{}/embedding/{}/{}/{}/".format(dataname, classify_type, model_name,useTypes) # 结果输出 makedirs([logdir, saved_dict, embed_dir])
这段代码片段是根据命令行参数来进行一些设置和路径的初始化。
首先,根据 `torch.cuda.is_available()` 的返回值判断是否支持 GPU,并将结果赋给 `args.cuda` 变量,即如果支持 GPU,则 `args.cuda` 为 `True`,否则为 `False`。
然后,将 `args.model_name` 和 `args.classify_type` 的值分别赋给 `model_name` 和 `classify_type` 变量。
接下来,根据 `args.embedding` 的值来确定 `embedding` 的取值。如果 `args.embedding` 为 `'random'`,则将 `embedding` 设置为 `'random'`,否则设置为 `'word2vec'`。
然后,根据 `model_name` 的值判断是否使用 FastText 模型,并根据需要引入相应的工具模块。
接下来是一系列的路径设置:
- `path_corpus` 是存放数据文件的路径,根据 `dataname` 来确定。
- `path_output` 是结果输出的路径,根据 `dataname` 来确定。
- `logdir` 是日志文件存放的路径,包括了 `dataname`、`classify_type`、`model_name` 和 `useType`。
- `saved_dict` 是模型保存的路径,包括了 `dataname`、`classify_type`、`model_name` 和 `useType`。
- `embed_dir` 是嵌入向量文件保存的路径,包括了 `dataname`、`classify_type`、`model_name` 和 `useTypes`。
最后,通过调用 `makedirs()` 函数来创建这些路径所对应的文件夹。
这段代码的目的是根据命令行参数来进行一些设置和路径的初始化,以便后续的程序运行能够正确读取和保存相关的文件。
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