model = RotatE(num_entities=num_entities, num_relations=num_relations, embedding_dim=embedding_dim) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) for epoch in range(num_epochs): for pos_heads, pos_relations, pos_tails, neg_heads, neg_relations, neg_tails in train_data_loader: optimizer.zero_grad() loss = model.nssa_loss(pos_heads, pos_relations, pos_tails, neg_heads, neg_relations, neg_tails) loss.backward() optimizer.step() print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item()))对示例中的数据集给出示范

这个示例中的数据集格式应该为三元组 (head, relation, tail)，其中 head 和 tail 是实体的标识符，relation 是关系的标识符。训练数据集应该是一个包含正例和负例的列表，每个正例和负例都是一个包含三元组的列表，且正例和负例的数量应该相等。

下面是一个示例数据集和训练代码：

# 示例数据集
train_data = [
    [
        (0, 0, 1),  # 正例1: 实体0和实体1之间存在关系0
        (1, 1, 2),  # 正例2: 实体1和实体2之间存在关系1
        (3, 2, 4)   # 正例3: 实体3和实体4之间存在关系2
    ],
    [
        (0, 0, 2),  # 负例1: 实体0和实体2之间不存在关系0
        (1, 0, 2),  # 负例2: 实体1和实体2之间不存在关系0
        (3, 2, 5)   # 负例3: 实体3和实体5之间不存在关系2
    ]
]

# 建立数据集的 DataLoader
train_data_loader = DataLoader(train_data, batch_size=batch_size, shuffle=True)

# 建立 RotatE 模型和优化器
model = RotatE(num_entities=num_entities, num_relations=num_relations, embedding_dim=embedding_dim)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    for pos_heads, pos_relations, pos_tails, neg_heads, neg_relations, neg_tails in train_data_loader:
        optimizer.zero_grad()
        loss = model.nssa_loss(pos_heads, pos_relations, pos_tails, neg_heads, neg_relations, neg_tails)
        loss.backward()
        optimizer.step()
    print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item()))

在这个示例中，batch_size 和 num_epochs 都是训练的超参数。pos_heads, pos_relations, pos_tails, neg_heads, neg_relations, neg_tails 分别表示批次中正例和负例的头实体、关系和尾实体。在每次迭代中，模型计算损失并反向传播。通过调整优化器的学习率和其他超参数，可以提高模型的性能。