def doTrainInstanceOf(self, ids): entity_embs = self.entity_vec(ids[[0, 2], :]) concept_embs = self.concept_vec(ids[[1, 3], :]) radius = concept_embs[:, :, -1] concept_embs = concept_embs[:, :, :-1] if self.args.pnorm==1: dis = F.relu(norm(entity_embs - concept_embs,pnorm=self.args.pnorm) - torch.abs(radius)) else: dis = F.relu(norm(entity_embs - concept_embs,pnorm=self.args.pnorm) - radius ** 2) loss = F.relu(dis[0] + self.args.margin_ins - dis[1]).sum() return loss

这段代码看起来是一个训练实例方法。首先，它会根据传入的 `ids` 参数获取实体和概念的嵌入向量。这里的 `ids` 是一个大小为 4xN 的 tensor，其中第一行和第三行分别存储两个实体的 ID，第二行和第四行分别存储这两个实体对应的概念的 ID。接着，它会从概念的嵌入向量中获取半径信息，并将其从概念的嵌入向量中删除。然后，它会计算实体和概念之间的距离，并根据距离和半径信息计算出一个损失值。最后，它会返回损失值以供训练过程使用。其中，`pnorm` 和 `margin_ins` 是超参数，分别用于控制距离计算中的范数和损失函数中的间隔值。