特征化消息传递表示
- class FeaturizedMessagePassingRepresentation(triples_factory: CoreTriplesFactory, relation_representation: str | Representation | type[Representation] | None = None, relation_representation_kwargs: Mapping[str, Any] | None = None, relation_transformation: Module | None = None, **kwargs)[source]
基础类：
TypedMessagePassingRepresentation一种使用从关系表示中获得的边缘特征进行消息传递的表示。
它（重新）使用关系表示层来获取边缘特征，然后通过适当的消息传递层（例如，
torch_geometric.nn.conv.GMMConv，或torch_geometric.nn.conv.GATConv）来利用这些特征。我们进一步允许在层之间对边缘特征进行（共享）转换。以下示例在基础表示之上创建了一个两层的GAT：
from pykeen.datasets import get_dataset embedding_dim = 64 dataset = get_dataset(dataset="nations") r = FeaturizedMessagePassingRepresentation( triples_factory=dataset.training, base_kwargs=dict(shape=embedding_dim), relation_representation_kwargs=dict( shape=embedding_dim, ), layers="gat", layers_kwargs=dict( in_channels=embedding_dim, out_channels=embedding_dim, edge_dim=embedding_dim, # should match relation dim ), )
初始化表示。
- Parameters:
triples_factory (CoreTriplesFactory) – 包含用于消息传递的训练三元组的工厂
relation_representation (Representation) – 关系的基础表示，或其提示
relation_representation_kwargs (Mapping[str, Any] | None) – 在实例化时传递给基础表示的额外基于关键字的参数
relation_transformation (Module | None) – 一个可选的转换，用于在每次消息传递步骤后应用于关系表示。 如果为None，则不修改表示。
kwargs – 传递给
TypedMessagePassingRepresentation.__init__()的额外基于关键字的参数，除了triples_factory
方法总结
pass_messages(x, edge_index[, edge_mask])执行消息传递步骤。
方法文档