CombinedCompGCN表示

class CombinedCompGCNRepresentations(*, triples_factory: CoreTriplesFactory, entity_representations: str | Representation | type[Representation] | None = None, entity_representations_kwargs: Mapping[str, Any] | None = None, relation_representations: str | Representation | type[Representation] | None = None, relation_representations_kwargs: Mapping[str, Any] | None = None, num_layers: int | None = 1, dims: None | int | Sequence[int] = None, layer_kwargs: Mapping[str, Any] | None = None)

基础类: Module

一系列CompGCN层。

初始化组合实体和关系表示模块。

Parameters:

• triples_factory (CoreTriplesFactory) – 包含训练三元组的三元组工厂。

• entity_representations (HintOrType[Representation]) – 基础实体表示

• entity_representations_kwargs (OptionalKwargs) – 基础实体表示的额外关键字参数

• relation_representations (HintOrType[Representation]) – 基础关系表示

• relation_representations_kwargs (OptionalKwargs) – 基础关系表示的额外关键字参数

• num_layers (int | None) – 使用的消息传递层数。如果为None，将通过len(dims)推断，即要求dims为序列/列表。

• dims (None | int | Sequence[int]) – 要使用的隐藏维度。如果为None，则默认为基础表示的嵌入维度。 如果是整数，则所有层都相同。最后一个维度等于输出维度。

• layer_kwargs (Mapping[str, Any] | None) – 传递给各个层的额外基于关键字的参数；参见 CompGCNLayer。

Raises:

ValueError – 对于几种无效的参数组合： 1. 如果维度以整数形式给出，但没有给出层数 2. 如果维度以列表形式给出，但与给定的层数不匹配

方法总结

forward()	计算丰富的表示。
post_parameter_update()
split()	返回分离的表示。
train([mode])	将模块设置为训练模式。

方法文档

forward() → tuple[Tensor, Tensor]

计算丰富的表示。

Return type:

tuple[Tensor, Tensor]

post_parameter_update() → None

Return type:

无

split() → tuple[SingleCompGCNRepresentation, SingleCompGCNRepresentation]

返回分离的表示。

Return type:

tuple[SingleCompGCNRepresentation, SingleCompGCNRepresentation]

train(mode: bool = True)

将模块设置为训练模式。

这仅对某些模块有影响。有关它们在训练/评估模式下的行为详情，请参阅特定模块的文档，如果它们受到影响，例如 Dropout, BatchNorm 等。

Args:

mode (bool): whether to set training mode (True) or evaluation

模式 (False). 默认: True.

Returns:

模块: self

Parameters:

mode (bool)