predict_all
- predict_all(model: Model, *, k: int | None = None, batch_size: int | None = 1, mode: Literal['training', 'validation', 'testing'] | None = None, target: Literal['head', 'relation', 'tail'] = 'tail') ScorePack[源代码]
计算所有三元组的分数，并保留所有三元组或仅保留前k个三元组。
- Parameters:
model (Model) – 一个 PyKEEN 模型
k (int | None) – 要返回的三元组数量。设置为
None以保留所有。batch_size (int | None) – 用于计算分数的批量大小；设置为None以确定最大可能的批量大小。
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。
目标 (Literal['head', 'relation', 'tail']) – 使用的预测目标。优先选择使用给定模型预测效率高的目标，例如，ConvE的尾部。
- Returns:
一组并行三元组和分数的分数包
- Raises:
ValueError – 如果选择了归纳推理模式，但模型不支持它
- Return type: