ComplEx

class ComplEx(*, embedding_dim: int = 200, entity_initializer: str | ~typing.Callable[[~torch.Tensor], ~torch.Tensor] | None = <function normal_>, relation_initializer: str | ~typing.Callable[[~torch.Tensor], ~torch.Tensor] | None = <function normal_>, regularizer: str | ~pykeen.regularizers.Regularizer | type[~pykeen.regularizers.Regularizer] | None = <class 'pykeen.regularizers.LpRegularizer'>, regularizer_kwargs: ~collections.abc.Mapping[str, ~typing.Any] | None = None, **kwargs)

基础类：ERModel

ComplEx的一个实现[trouillon2016]。

ComplEx模型结合了复数值的pykeen.nn.Embedding实体和关系表示与pykeen.nn.ComplExInteraction。

初始化ComplEx。

Parameters:

• embedding_dim (int) – 用于实体和关系嵌入的嵌入维度，参见 Embedding.__init__() 的 shape 参数。

• entity_initializer (str | Callable[[Tensor], Tensor] | None) – 实体初始化函数。默认为 torch.nn.init.normal_()。参见 Embedding.__init__()。

• relation_initializer (str | Callable[[Tensor], Tensor] | None) – 关系初始化函数。默认为 torch.nn.init.normal_()。参见 Embedding.__init__()。

• regularizer (str | Regularizer | type[Regularizer] | None) – 应用于实体和关系表示的regularizer。

• regularizer_kwargs (Mapping[str, Any] | None) – 传递给正则化器的额外关键字参数。默认为 ComplEx.regularizer_default_kwargs。

• kwargs – 剩余的关键字参数将转发给 pykeen.models.ERModel

属性摘要

hpo_default	优化模型超参数的默认策略
loss_default_kwargs	默认损失函数类的默认参数
regularizer_default_kwargs	用于ComplEx的[trouillon2016]的LP设置。

属性文档

hpo_default: ClassVar[Mapping[str, Any]] = {'embedding_dim': {'high': 256, 'low': 16, 'q': 16, 'type': <class 'int'>}}

优化模型超参数的默认策略

loss_default_kwargs: ClassVar[Mapping[str, Any]] = {'reduction': 'mean'}

默认损失函数类的默认参数

regularizer_default_kwargs: ClassVar[Mapping[str, Any]] = {'normalize': True, 'p': 2.0, 'weight': 0.01}

用于ComplEx的[trouillon2016]的LP设置。