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RGCN-FB15K237-single-gpu

这一部分介绍如何用一个 GPU 在 FB15K237 知识图谱上训练 R-GCN [SKB+18]。

导入数据

pybind11-OpenKE 有一个工具用于导入数据: pybind11_ke.data.GraphDataLoader。

from pybind11_ke.data import GraphDataLoader
from pybind11_ke.module.model import RGCN
from pybind11_ke.module.loss import RGCNLoss
from pybind11_ke.module.strategy import RGCNSampling
from pybind11_ke.config import Trainer, GraphTester

pybind11-KE 提供了很多数据集，它们很多都是 KGE 原论文发表时附带的数据集。 pybind11_ke.data.GraphDataLoader 包含 in_path 用于传递数据集目录。

dataloader = GraphDataLoader(
    in_path = "../../benchmarks/FB15K237/",
    batch_size = 60000,
    neg_ent = 10,
    test = True,
    test_batch_size = 100,
    num_workers = 16
)

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导入模型

pybind11-OpenKE 提供了很多 KGE 模型，它们都是目前最常用的基线模型。我们下面将要导入 pybind11_ke.module.model.RGCN，它提出于 2017 年，是第一个图神经网络模型，

# define the model
rgcn = RGCN(
    ent_tol = dataloader.train_sampler.ent_tol,
    rel_tol = dataloader.train_sampler.rel_tol,
    dim = 500,
    num_layers = 2
)

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损失函数

我们这里使用了 R-GCN [SKB+18] 原论文使用的损失函数：pybind11_ke.module.loss.RGCNLoss， pybind11_ke.module.strategy.RGCNSampling 对 pybind11_ke.module.loss.RGCNLoss 进行了封装。

# define the loss function
model = RGCNSampling(
    model = rgcn,
    loss = RGCNLoss(model = rgcn, regularization = 1e-5)
)

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训练模型

pybind11-OpenKE 将训练循环包装成了 pybind11_ke.config.Trainer， 可以运行它的 pybind11_ke.config.Trainer.run() 函数进行模型学习； 也可以通过传入 pybind11_ke.config.GraphTester， 使得训练器能够在训练过程中评估模型；pybind11_ke.config.GraphTester 使用 pybind11_ke.data.GraphDataLoader 作为数据采样器。

# test the model
tester = GraphTester(model = rgcn, data_loader = dataloader, use_gpu = True, device = 'cuda:0')

# train the model
trainer = Trainer(model = model, data_loader = dataloader.train_dataloader(),
    epochs = 10000, lr = 0.0001, use_gpu = True, device = 'cuda:0',
    tester = tester, test = True, valid_interval = 500, log_interval = 500,
    save_interval = 500, save_path = '../../checkpoint/rgcn.pth'
)
trainer.run()