评估训练回调

class EvaluationTrainingCallback(*, evaluation_triples: Tensor, frequency: int = 1, evaluator: str | Evaluator | type[Evaluator] | None = None, evaluator_kwargs: Mapping[str, Any] | None = None, prefix: str | None = None, **kwargs)[source]

基础类: TrainingCallback

用于定期评估的回调。

示例：评估训练性能

from pykeen.datasets import get_dataset
from pykeen.pipeline import pipeline

dataset = get_dataset(dataset="nations")
result = pipeline(
    dataset=dataset,
    model="mure",
    training_loop_kwargs=dict(
        result_tracker="console",
    ),
    training_kwargs=dict(
        num_epochs=100,
        callbacks="evaluation",
        callback_kwargs=dict(
            evaluation_triples=dataset.training.mapped_triples,
            prefix="training",
        ),
    ),
)

初始化回调。

Parameters:

  • evaluation_triples (MappedTriples) – 用于评估的三元组

  • frequency (int) – 评估频率，以epochs为单位

  • evaluator (HintOrType[Evaluator]) – 用于评估的评估器，参见 evaluator_resolver

  • evaluator_kwargs (OptionalKwargs) – 评估器的额外基于关键字的参数

  • prefix (str | None) – 用于记录指标的前缀

  • kwargs – 传递给 evaluate 的额外基于关键字的参数

方法总结

post_epoch(epoch, epoch_loss, **kwargs)

在epoch之后调用。

方法文档

post_epoch(epoch: int, epoch_loss: float, **kwargs: Any) → None[来源]

在epoch之后调用。

Parameters:
Return type:

无