def index(): user = current_user start = request.args.get("start") relation = request.args.get("relation") end = request.args.get("end") all_datas = get_all_relation(start, relation, end) links = json.dumps(all_datas["links"]) datas = json.dumps(all_datas["datas"]) categories = json.dumps(all_datas["categories"]) legend_data = json.dumps(all_datas["legend_data"]) return render_template('index.html', user=current_user, links=links, datas=datas,categories=categories,legend_data=legend_data)
时间: 2023-07-15 08:11:36 浏览: 131
这段代码是一个 Flask 应用程序的视图函数,该函数名为 index()。在函数内部,首先获取当前用户和查询参数 start、relation 和 end。
然后调用函数 get_all_relation() 来获取所有相关联的数据,并将其分别转换为 JSON 格式的字符串,以便在前端页面中使用。
最后,通过 render_template() 函数将数据传递到前端模板,以渲染出可视化的关系图表。其中,links、datas、categories 和 legend_data 等变量将在前端 JavaScript 代码中使用。
相关问题
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。
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。
阅读全文
相关推荐
















