embedding_xavier_uniform_(self.entity_embeddings)解释
时间: 2023-11-20 16:07:00 浏览: 46
`embedding_xavier_uniform_()`是PyTorch中的一个函数,用于对参数进行Xavier均匀分布的初始化。在KGE模型中,实体和关系的嵌入向量都是模型的参数之一,需要进行初始化。`embedding_xavier_uniform_()`这个函数就是用于对这些向量进行初始化的。
具体来说,`embedding_xavier_uniform_()`方法会对输入的参数进行Xavier均匀分布的初始化。在KGE模型中,这个方法通常被用来对实体和关系的嵌入向量进行初始化。这个方法接受一个参数,即需要进行初始化的张量,它会直接修改这个张量的值。
在这个代码中,`embedding_xavier_uniform_(self.entity_embeddings)`就是用于对实体嵌入向量进行Xavier均匀分布的初始化的。这个方法会直接修改`self.entity_embeddings`这个张量的值,以便模型能够从合适的起点开始学习。
相关问题
def _reset_parameters_(self): # noqa: D102 初始化? 调整参数 (在哪里使用) embedding_xavier_uniform_(self.entity_embeddings) # 初始化实体向量,对函数进行修改使初始化向量与AE_em一致 #需提前定义cell_list,及获得ae_embedding cell_tensor = torch.tensor(cell_list,stype = torch.long) self.entity_embeddings[cell_tensor] = ae_embedding其中外来ae_embedding如何输入模型
感谢您的问题。根据您提供的代码,我可以看出这是一个自定义的 PyTorch 模型。其中的 `ae_embedding` 是外来的实体向量,可以通过在模型初始化时传递参数的方式输入进来。
例如,如果您有一个包含所有实体向量的矩阵,可以在初始化模型时将其传递给模型:
```
ae_embedding = torch.randn(num_entities, embedding_dim) # 假设您有一个实体向量矩阵
model = MyCustomModel(ae_embedding=ae_embedding, ...)
```
然后,您可以在模型中使用 `ae_embedding`,如您提供的代码所示。在调用 `_reset_parameters_` 方法时,您可以将 `ae_embedding` 作为参数传递给该方法,以便在其中使用。
希望这可以帮助您!
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
这是一个使用Pytorch实现的TransC模型的初始化函数。TransC是一种基于知识图谱的实体关系抽取模型,它的核心思想是利用嵌入空间中的投影来描述实体和关系之间的关系。具体来说,它通过将实体和关系投影到不同的空间中,从而使得实体和关系的嵌入向量能够在同一空间中进行计算,从而更好的描述它们之间的关系。在这个初始化函数中,我们定义了三个嵌入层,分别用于嵌入实体、关系和投影矩阵。其中,num_entities表示实体的数量,num_relations表示关系的数量,embedding_dim表示嵌入向量的维度,margin表示用于计算损失函数的边界值。这个函数的作用是初始化模型的各个参数。