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DistMult-WN18RR-single-gpu-adv-wandb

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created by LuYF-Lemon-love <luyanfeng_nlp@qq.com> on May 7, 2023

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updated by LuYF-Lemon-love <luyanfeng_nlp@qq.com> on May 18, 2024

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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 DistMult [YYH+15]，应用 RotatE [SDNT19] 提出的自我对抗负采样损失函数进行模型训练，使用 wandb 记录实验结果。

导入数据

pybind11-OpenKE 有两个工具用于导入数据: pybind11_ke.data.KGEDataLoader。

from pybind11_ke.utils import WandbLogger
from pybind11_ke.data import KGEDataLoader, UniSampler, TradTestSampler
from pybind11_ke.module.model import DistMult
from pybind11_ke.module.loss import SigmoidLoss
from pybind11_ke.module.strategy import NegativeSampling
from pybind11_ke.config import Trainer, Tester

首先初始化 pybind11_ke.utils.WandbLogger 日志记录器，它是对 wandb 初始化操作的一层简单封装。

wandb_logger = WandbLogger(
    project="pybind11-ke",
    name="DistMult-WN18RR-adv",
    config=dict(
            in_path = "../../benchmarks/WN18RR/",
            batch_size = 2000,
            neg_ent = 64,
            test = True,
            test_batch_size = 10,
            num_workers = 16,
            dim = 1024,
            adv_temperature = 0.5,
            l3_regul_rate = 0.000005,
        use_tqdm = False,
            use_gpu = True,
            device = 'cuda:1',
            epochs = 400,
            lr = 0.002,
            opt_method = "adam",
            valid_interval = 100,
            log_interval = 100,
            save_interval = 100,
            save_path = '../../checkpoint/distmult.pth'
    )
)

config = wandb_logger.config

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 = config.in_path,
    batch_size = config.batch_size,
    neg_ent = config.neg_ent,
    test = config.test,
    test_batch_size = config.test_batch_size,
    num_workers = config.num_workers,
    train_sampler = UniSampler,
    test_sampler = TradTestSampler
)

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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.DistMult，它是最简单的双线性模型。

# define the model
distmult = DistMult(
    ent_tol = dataloader.get_ent_tol(),
    rel_tol = dataloader.get_rel_tol(),
    dim = config.dim
)

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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.SigmoidLoss， pybind11_ke.module.strategy.NegativeSampling 对 pybind11_ke.module.loss.SigmoidLoss 进行了封装，加入权重衰减等额外项。 除此之外，我们使用 adv_temperature 开启了 RotatE 提出的自我对抗负采样。

# define the loss function
model = NegativeSampling(
    model = distmult,
    loss = SigmoidLoss(adv_temperature = config.adv_temperature),
    l3_regul_rate = config.l3_regul_rate
)

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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 = distmult, data_loader = dataloader, use_tqdm = config.use_tqdm,
                use_gpu = config.use_gpu, device = config.device)

# train the model
trainer = Trainer(model = model, data_loader = dataloader.train_dataloader(),
    epochs = config.epochs, lr = config.lr, opt_method = config.opt_method,
    use_gpu = config.use_gpu, device = config.device,
    tester = tester, test = config.test, valid_interval = config.valid_interval,
    log_interval = config.log_interval, save_interval = config.save_interval,
    save_path = config.save_path, use_wandb = True)
trainer.run()

# close your wandb run
wandb_logger.finish()

备注

上述代码的运行日志可以从 此处 下载。

备注

上述代码的运行报告可以从 此处 下载。

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