self.optimizer = torch.optim.Adam([ {'params': self.model.parameters()} ], lr=args.lr)

这行代码的作用是创建一个 Adam 优化器并将其赋值给 self.optimizer 变量。Adam 优化器是一种常用的梯度下降优化算法，用于更新模型参数以最小化损失函数。在这里，我们将 self.model.parameters() 作为参数传入 Adam 优化器，表示我们希望优化器更新 self.model 中的所有参数。lr=args.lr 是学习率的设置，lr 是从 args 对象的属性中获取的。学习率控制了每次参数更新的步长大小，影响模型训练的速度和性能。

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assert(args.solver in ['adam', 'sgd']) print('=> setting {} solver'.format(args.solver)) param_groups = [{'params': model.module.bias_parameters(), 'weight_decay': args.bias_decay}, {'params': model.module.weight_parameters(), 'weight_decay': args.weight_decay}] if args.solver == 'adam': optimizer = torch.optim.Adam(param_groups, args.lr, betas=(args.momentum, args.beta)) elif args.solver == 'sgd': optimizer = torch.optim.SGD(param_groups, args.lr, momentum=args.momentum)

这段代码用于选择并配置优化器（optimizer）来优化模型的参数。

首先，使用`assert`语句来确保`args.solver`的值是`'adam'`或`'sgd'`，如果不是，程序会抛出一个AssertionError。

接下来，根据`args.solver`的值选择相应的优化器，并打印出所选择的优化器。代码块中的if-elif条件语句用于根据`solver`的值来选择优化器，分别是Adam和SGD。

然后，根据模型的参数进行分组，并为每个参数组设置权重衰减（weight_decay）。这里使用了`model.module.bias_parameters()`和`model.module.weight_parameters()`来获取模型中的偏置参数和权重参数。

最后，根据选择的优化器和参数组，创建一个优化器对象，并传入学习率（args.lr），以及其他特定于优化器的参数（如Adam的betas或SGD的momentum）。

通过这段代码，可以根据命令行参数（args）选择并配置不同的优化器来训练模型。

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。