emb = self.sess.run( self.embeddings feed_dict={self.images_placeholder: images, self.phase_train_placeholder: False} )

这段代码是使用 TensorFlow 的 Session 运行一个名为 `embeddings` 的 tensor，并将 `images` 和 `phase_train_placeholder` 的值作为输入传递给该 tensor。这个 tensor 可能是一个图像嵌入向量，它将图像转换为一个向量表示。`images_placeholder` 和 `phase_train_placeholder` 可能是定义为 TensorFlow 的占位符，用于在运行 Session 时提供输入。`feed_dict` 参数将一个字典传递给 Session，该字典将每个占位符映射到其相应的输入值。

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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。

翻译以下代码def forward(self, input, hidden, return_hiddens=False, noise=False): emb = self.drop(self.encoder(input.contiguous().view(-1,self.enc_input_size))) emb = emb.view(-1, input.size(1), self.rnn_hid_size) if noise: hidden = (F.dropout(hidden[0],training=True,p=0.9),F.dropout(hidden[1],training=True,p=0.9)) output, hidden = self.rnn(emb, hidden) output = self.drop(output) decoded = self.decoder(output.view(output.size(0)*output.size(1), output.size(2))) decoded = decoded.view(output.size(0), output.size(1), decoded.size(1)) if self.res_connection: decoded = decoded + input if return_hiddens: return decoded,hidden,output return decoded, hidden

这段代码是一个PyTorch模型的前向传播函数。这个模型包含一个编码器、一个循环神经网络和一个解码器。输入数据先通过编码器进行嵌入（embedding）处理，然后送入循环神经网络，得到输出和隐藏状态（hidden）。输出再通过解码器进行解码，最终得到输出结果。如果开启了res_connection参数，将会在解码后加上输入数据，以增加模型的稳定性。如果设置了return_hiddens参数，则会返回输出、隐藏状态和中间层输出（output）。最后，函数会返回解码结果和隐藏状态。在代码中还有一个noise参数，它用于控制是否加入dropout噪声。