openke windows环境

“OpenKE”是一个用于知识图谱嵌入学习的开源库，您可以在Windows环境下安装和使用它。要在Windows环境中安装OpenKE，您首先需要确保您的计算机上已经安装了Python和Git。然后，您可以使用以下命令在Windows环境中安装OpenKE：

1. 使用Git命令将OpenKE库克隆到您的本地计算机上：

   git clone https://github.com/thunlp/OpenKE

2. 进入OpenKE库的根目录，并创建一个名为venv的虚拟环境：

   cd OpenKE
   python -m venv venv

3. 激活虚拟环境：

   venv\Scripts\activate

4. 安装所需的Python包：

   pip install -r requirements.txt

安装完成后，您就可以在Windows环境下使用OpenKE进行知识图谱嵌入学习了。您可以按照OpenKE库的文档和示例来进行模型训练、知识图谱表示学习等操作。希望这些步骤对您有所帮助，祝您在Windows环境中使用OpenKE愉快！

相关问题

openke怎么运行

OpenKE是一个用于知识图谱嵌入学习的开源库，主要用于将知识图谱中的实体和关系映射到低维向量空间中。要运行OpenKE，首先需要确保系统中已安装了Python和对应的依赖库。然后按照以下步骤进行：

1. 下载OpenKE库并解压缩到本地目录。
2. 打开命令行或终端，进入OpenKE的根目录。
3. 使用命令行或终端中的Python命令运行setup.py文件，以安装OpenKE所需的依赖库。

安装完成后，可以通过以下步骤来运行OpenKE：

1. 使用命令行或终端进入OpenKE根目录下的benchmarks文件夹。
2. 找到可以运行的示例数据集，如Freebase或Wordnet。
3. 在命令行或终端中输入相应的命令，指定数据集、模型和训练参数，例如：python train_transe.py --dataset Freebase --model TransE --margin 1.0 --epoch 100

这个命令将使用TransE模型在Freebase数据集上进行训练，设置边缘为1.0，训练100轮。根据不同的需求和数据集，可以调整模型、参数和训练次数等配置。

在运行完成后，OpenKE会输出训练的损失和模型参数等信息。用户可以根据结果来评估模型的性能，并可以使用训练好的模型来进行知识图谱相关的实体关系匹配等任务。通过这些步骤和命令，就可以成功运行OpenKE，并进行知识图谱嵌入学习的训练和应用。

python实现将OpenKE知识图谱基于transH嵌入成向量

好的，针对你的问题，我可以给出以下的Python代码示例，来将OpenKE知识图谱基于transH嵌入成向量：

# 导入相关库
import numpy as np
from openke.config import Trainer, Tester
from openke.module.model import TransH
from openke.module.loss import SoftplusLoss
from openke.data import TrainDataLoader, TestDataLoader

# 定义训练集、测试集路径
train_dataloader = TrainDataLoader(
    in_path="./benchmarks/FB15K237/",
    nbatches=100,
    threads=8,
    sampling_mode="normal",
    bern_flag=1,
    filter_flag=1,
    neg_ent=25,
    neg_rel=0
)

test_dataloader = TestDataLoader(
    in_path="./benchmarks/FB15K237/",
    batch_size=1,
    threads=8,
    sampling_mode="normal",
    bern_flag=1,
    filter_flag=1
)

# 定义模型
transe = TransH(
    ent_tot=train_dataloader.get_ent_tot(),
    rel_tot=train_dataloader.get_rel_tot(),
    dim=100,
    p_norm=1,
    norm_flag=True
)

# 定义损失函数
model = SoftplusLoss(
    model=transe,
    alpha=1.0,
    margin=2.0
)

# 定义训练器
trainer = Trainer(model=model, data_loader=train_dataloader, train_times=500, alpha=0.5, use_gpu=False)

# 开始训练
trainer.run()

# 保存模型
transe.save_checkpoint('./checkpoint/transe.ckpt')

# 定义测试器
tester = Tester(model=transe, data_loader=test_dataloader, use_gpu=False)

# 加载模型
transe.load_checkpoint('./checkpoint/transe.ckpt')

# 开始测试
tester.run_link_prediction(type_constrain=False)

# 获取实体和关系的向量
entity_vec = transe.ent_embeddings.weight.cpu().data.numpy()
relation_vec = transe.rel_embeddings.weight.cpu().data.numpy()

以上代码中，我们首先导入了所需的库，然后定义了训练集和测试集的路径，接着定义了TransH模型和SoftplusLoss损失函数，并使用训练器进行模型训练，将训练好的模型进行保存。最后，我们使用测试器对模型进行测试，获取实体和关系的向量。

以上代码仅供参考，请根据自己的实际情况进行修改和调整。