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pybind11-OpenKE — 知识图谱嵌入工具包

Documentation Status

基于 OpenKE-PyTorch 开发的知识图谱嵌入工具包,支持跨平台运行,具备自动超参数搜索、高效并行训练以及实验结果记录功能,为研究与应用提供强大助力。

教程和 API 参考文档可以访问 pybind11-openke.readthedocs.io。 源代码可以访问 github.com/LuYF-Lemon-love/pybind11-OpenKE

📁 pybind11_ke/

pybind11-OpenKE 源代码保存在 pybind11_ke/

📚 docs/

所有的文档源文件保存在 docs/。 所有的 *.rst 构成了文档中的各个部分。

🌰 examples/

pybind11-OpenKE 的例子保存在 examples/,修改自 OpenKE-PyTorch

📍 docs/_static/logs/

pybind11-OpenKE 的例子运行日志保存在 docs/_static/logs/

💡 benchmarks/

常用的知识图谱保存在 benchmarks/

📜 README.rst

项目主页。

⁉️ Questions / comments

如果你有任何问题,可以在 Github issue 提问。

备注

本项目基于 OpenKE-PyTorch 的版本保存在 thunlp-OpenKE-PyTorch 分支。

新特性

易用的

  • 1.0.0 版本: 利用 C++ 重写底层数据处理、C++11 的线程库实现并行、 pybind11 实现 Python 和 C++ 的交互,进而能够做到跨平台 (Windows, Linux)。

  • 2.0.0 版本: 使用 Python 重写底层数据处理,进而能够做到跨平台 (Windows, Linux)。

  • 使用 Setuptools 打包了 pybind11-OpenKE, 使得能够像其他第三方库一样使用。

  • 增加了文档。

正确的

高效的

  • 使用 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 完成数据并行( 2.0.0 版本 使用 accelerate 实现),使得 pybind11-OpenKE 能够利用多个 GPU 同时训练。

  • 增加超参数扫描功能(随机搜索、网格搜索和贝叶斯搜索)。

扩展的

  • 在模型训练过程中,能够在验证集上评估模型(模型能够一次评估多个三元组(batch),能够大大加速模型评估)。

  • 增加了学习率调度器。

  • 能够利用 wandb 输出日志。

  • 实现了早停止。

  • 能够自定义 Hits@N。

支持的知识图谱嵌入模型:

类型

模型

平移模型

TransE [BUGD+13], TransH [WZFC14], TransR [LLS+15], TransD [JHX+15], RotatE [SDNT19]

语义匹配模型

RESCAL [NTK11], DistMult [YYH+15], HolE [NRP16], ComplEx [TWR+16], Analogy [LWY17], SimplE [KP18]

图神经网络模型

R-GCN [SKB+18], CompGCN [VSNT20]

如何引用这个项目?

如果您发现 pybind11-OpenKE 对您的研究有用,请考虑使用以下 BibTeX 模板引用 pybind11-OpenKE:

@misc{pybind11-OpenKE,
   author = {Lu, Yanfeng and Hou, Fengzhen},
   year = {2024},
   note = {https://github.com/LuYF-Lemon-love/pybind11-OpenKE},
   title = {pybind11-OpenKE: An Open Source Library for Knowledge Graph Embeddings}
}

该仓库主要由 Yanfeng LuFengzhen Hou 提供(按时间顺序排列)。

欢迎来到 pybind11-OpenKE 文档!

pybind11-OpenKE 是一个知识图谱嵌入工具包,能够运行在 Windows 和 Linux 操作系统上。

为了使用 pybind11-OpenKE,请先 安装 这个项目。

目录

API

参考

Docs

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