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ANALOGY-WN18RR-single-gpu

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这一部分介绍如何用一个 GPU 在 WN18RR 知识图谱上训练 ANALOGY [LWY17]。

导入数据

pybind11-OpenKE 有 1 个工具用于导入数据: pybind11_ke.data.TrainDataLoader。

from pybind11_ke.data import KGEDataLoader
from pybind11_ke.module.model import Analogy
from pybind11_ke.module.loss import SoftplusLoss
from pybind11_ke.module.strategy import NegativeSampling
from pybind11_ke.config import Trainer, Tester

pybind11-OpenKE 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.KGEDataLoader 包含 in_path 用于传递数据集目录。

# dataloader for training
dataloader = KGEDataLoader(
    in_path = "../../benchmarks/WN18RR/",
    batch_size = 4096,
    neg_ent = 25,
    test = True,
    test_batch_size = 10,
    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.Analogy，它是双线性模型的集大成者。

# define the model
analogy = Analogy(
    ent_tol = dataloader.get_ent_tol(),
    rel_tol = dataloader.get_rel_tol(),
    dim = 200
)

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损失函数

我们这里使用了逻辑损失函数：pybind11_ke.module.loss.SoftplusLoss， pybind11_ke.module.strategy.NegativeSampling 对 pybind11_ke.module.loss.SoftplusLoss 进行了封装，加入权重衰减等额外项。

# define the loss function
model = NegativeSampling(
    model = analogy,
    loss = SoftplusLoss(),
    regul_rate = 1.0
)

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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.Tester， 使得训练器能够在训练过程中评估模型。

# test the model
tester = Tester(model = analogy, data_loader = dataloader, use_tqdm = False,
                use_gpu = True, device = 'cuda:0')

# train the model
trainer = Trainer(model = model, data_loader = dataloader.train_dataloader(),
    epochs = 2000, lr = 0.5, opt_method = "adagrad", use_gpu = True, device = 'cuda:0',
    tester = tester, test = True, valid_interval = 100,
    log_interval = 100, save_interval = 100,
    save_path = '../../checkpoint/analogy.pth', delta = 0.01)
trainer.run()

备注

上述代码的运行日志可以从 此处 下载。

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