predict_r_uncertain

predict_r_uncertain(model: Model, ht_batch: Tensor, num_samples: int = 5, slice_size: int | None = None, *, mode: Literal['training', 'validation', 'testing'] | None = None) → UncertainPrediction[来源]

使用中间（关系）预测进行前向传递，以获取所有可能关系的分数。

此方法计算每个（头，尾）对的所有可能关系的分数，以及不确定性量化。

Parameters:

  • model (Model) – 用于预测分数的模型

  • ht_batch (Tensor) – 形状: (batch_size, 2) (head, tail) 对的索引。

  • slice_size (int | None) – >0 使用切片时评分函数的除数。

  • num_samples (int) – >1 要抽取的样本数量

  • mode (Literal['training', 'validation', 'testing'] | None) – 传递模式，在传导设置中为None，在归纳设置中为“training”、“validation”或“testing”之一。

Returns:

形状: (batch_size, num_relations) 对于每个h-t对，所有可能关系的分数。

此函数通过使用predict_uncertain_helper()委托给 pykeen.models.Model.score_r()作为score_method。

Return type:

UncertainPrediction

警告

此函数将模型设置为评估模式，并将所有dropout层设置为训练模式。