TransC算法中损失函数换为分类损失函数的代码

TransC算法中的损失函数是基于距离度量的，为了将其转化为分类损失函数，我们可以将每个关系对应到一个类别，并使用交叉熵损失函数进行训练。

以下是将TransC算法中的损失函数替换为分类损失函数的Python代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

class TransC(nn.Module):
    def __init__(self, num_entities, num_relations, embedding_dim, margin):
        super(TransC, self).__init__()
        self.entity_embeddings = nn.Embedding(num_entities, embedding_dim)
        self.relation_embeddings = nn.Embedding(num_relations, embedding_dim)
        self.projection_matrices = nn.Embedding(num_relations, embedding_dim * embedding_dim)
        self.margin = margin
    
    def forward(self, heads, relations, tails):
        # Look up embeddings for head, relation, and tail entities
        head_embeddings = self.entity_embeddings(heads)
        relation_embeddings = self.relation_embeddings(relations)
        tail_embeddings = self.entity_embeddings(tails)
        projection_matrix = self.projection_matrices(relations).view(-1, embedding_dim, embedding_dim)
        
        # Project head and tail embeddings into the relation-specific subspace
        head_embeddings = torch.matmul(head_embeddings.unsqueeze(1), projection_matrix).squeeze(1)
        tail_embeddings = torch.matmul(tail_embeddings.unsqueeze(1), projection_matrix).squeeze(1)
        
        # Compute distance between projected head and tail embeddings
        distance = torch.norm(head_embeddings + relation_embeddings - tail_embeddings, dim=1)
        
        # Compute classification loss using cross-entropy
        target = torch.zeros_like(distance, dtype=torch.long)
        target[distance > margin] = 1
        loss = nn.CrossEntropyLoss()(distance, target)
        
        return loss

在上面的代码中，我们使用`nn.CrossEntropyLoss`作为分类损失函数，并根据距离值将目标标签设置为0或1。在训练过程中，我们可以使用标准的反向传播算法来更新模型参数，以最小化分类损失函数。