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/transe_wikidata5m.pkl Where does a similar pkl file like fb15k_237 load
但是参数传递不一样我很难修改（😭） 在 2024-06-01 21:08:03，Zhiwei Huang ***@***.***> 写道： 你好， 感谢你对我们工作的关注。你可以在src/neuralkg/model/GNNModel/SEGNN.py中更改predictor，现在默认使用的是ConvE。如果你想使用不同的打分函数，可以在src/neuralkg/model/KGEModel目录下找到其他的打分函数并进行替换。 希望这能满足你的需求！ — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you authored the...
非常感谢您的回复这对我至关重要，无以言表我给您磕一个吧，下次不这么轻易打扰您了 在 2024-06-01 21:45:32，Zhiwei Huang ***@***.***> 写道： 目标都是通过三元组中的head_emb, relation_emb, tail_emb计算得分。 只不过在SEGNN中计算的是head(batch_size * emb_dim)、relation(batch_size * emb_dim)和所有尾实体(num_entity * emb_dim)的得分，最终输出是各个三元组的得分(batch_size * num_enttity)。 为了对齐可以在这部份修改成和每个尾实体分别计算得分，或者将h，r，t的维度分别改成(batch_size * 1 * emb_dim)，(batch_size * 1 * emb_dim)，(1 * num_entity...
作为一个小白我此时此刻感动的都要哭了，只求我能顺利毕业谢谢您大好人 在 2024-06-01 21:49:20，Zhiwei Huang ***@***.***> 写道： 不必客气，有任何问题随时提问，我们都很乐意帮助你。 — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you authored the thread.Message ID:...
您好，深夜打扰到您我最近想用一些三元组的嵌入模型输出作为se-gnn模型的初始化嵌入，但是我没有找到别人运行代码后提取到的嵌入，不知道有没有这种渠道。 这里的一些三元组的嵌入模型输出是指比如TransE等这种模型的输出嵌入。 发件人：Zhiwei Huang ***@***.***> 发送日期：2024-06-01 21:49:20 收件人：zjukg/NeuralKG ***@***.***> 抄送人：zxy ***@***.***>,Author ***@***.***> 主题：Re: [zjukg/NeuralKG] 我可以使用不同的打分函数吗 (Issue #47) 不必客气，有任何问题随时提问，我们都很乐意帮助你。 — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe....
是的，但是我想问的是有没有对模型进行整理的pth合集，比如对于fb15k237和wn18rr这两个数据集的模型保存分享，因为我要每个训练的话，比较复杂，在检索有没有整理好的模型，或者是分享 在 2024-06-11 11:17:06，Zhiwei Huang ***@***.***> 写道： 非常抱歉回复得这么晚，希望还能帮助到你。 以TransE为例，我们可以训练TransE模型并将训练好的实体和关系embedding保存到文件中： class TransE(Model): # ... (TransE模型的定义) def save_embeddings(self, file_path): torch.save({ 'ent_emb': self.ent_emb.state_dict(), 'rel_emb': self.rel_emb.state_dict() }, file_path) # transe_model为训练好的TransE模型 transe_model.save_embeddings('transe_embeddings.pth') 之后可以在其他模型的初始化过程中加载这些embedding： class SEGNN(Model):...
是的，我有transe模型的pth，但是想尝试更多的模型作为初始化嵌入。因为有些模型参数比较大我训练不了，谢谢您！ 在 2024-06-11 11:54:30，Zhiwei Huang ***@***.***> 写道： 了解。这个我也不太清楚有没有直接可用的模型，但是像TransE模型，在FB15K237和WN18RR这样的数据集上如果自己训练起来的话也是很快的。 — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you authored the thread.Message ID:...