Shortcuts

pybind11_ke.config

循环部分,包含训练循环和验证循环。

训练循环

Trainer

主要用于 KGE 模型的训练。

GraphTrainer

主要用于 R-GCN [SKB+18]CompGCN [VSNT20] 的训练。

评估循环

Tester

主要用于 KGE 模型的评估。

GraphTester

主要用于 R-GCN [SKB+18] 模型的评估。

链接预测函数

link_predict

进行链接预测。

head_predict

进行头实体的链接预测。

tail_predict

进行尾实体的链接预测。

calc_ranks

计算三元组的排名。

并行训练函数

trainer_distributed_data_parallel

并行训练循环函数,用于生成单独子进程进行训练模型。

超参数优化默认搜索范围

get_tester_hpo_config

返回 Tester 的默认超参数优化配置。

get_trainer_hpo_config

返回 Trainer 的默认超参数优化配置。

get_graph_tester_hpo_config

返回 GraphTester 的默认超参数优化配置。

get_graph_trainer_hpo_config

返回 GraphTrainer 的默认超参数优化配置。

超参数优化训练循环函数

set_hpo_config

设置超参数优化范围。

start_hpo_train

开启超参数优化。

hpo_train

超参数优化训练循环函数。

Docs

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