使用解析器

由于PyKEEN是一个高度模块化和可扩展的库，我们使用了class_resolver库来允许简单的组件配置。在本教程的这一部分中，我们将解释如何使用这些配置选项，以及如何确定可以在此处传递的值。

我们使用基础模型类的初始化方法 pykeen.models.base.Model() 及其对损失函数的处理作为示例。其签名如下：

def __init__(
    self,
    *,
    ...,
    loss: HintOrType[Loss] = None,
    loss_kwargs: OptionalKwargs = None,
    ...,
) -> None:

注意两个相关的参数 loss: HintOrType[Loss] = None 和 loss_kwargs: OptionalKwargs = None。 loss_kwargs 因此接受类型为 OptionalKwargs 的值作为输入，这是 Union[None, Mapping[str, Any]] 的缩写。因此，我们可以传递一个字符串键到某些值的映射，或者传递 None。在后一种情况下，传递 None 被解释为一个空字典。

loss 参数接受类型为 HintOrType[Loss] 的输入。HintOrType[Loss] 是 Union[None, str, Type[Loss], Loss] 的缩写。因此，我们可以传递

一个实例的 pykeen.losses.Loss，例如 pykeen.losses.MarginRankingLoss(margin=2.0)。如果传递了 pykeen.losses.Loss 的实例，它将直接使用而不进行修改。在这种情况下， loss_kwargs 将被忽略。
一个pykeen.losses.Loss的子类，例如pykeen.losses.MarginRankingLoss 在这种情况下，该类使用给定的loss_kwargs作为（基于关键字的）参数进行实例化。例如，
```
loss = MarginRankingLoss
loss_kwargs = None  # equivalent to {}
```
翻译为 MarginRankingLoss()。我们还可以通过选择不同的实例化参数来实现
```
loss = MarginRankingLoss
loss_kwargs = dict(margin=2)  # or {"margin": 2}
```
这转化为 MarginRankingLoss(margin=2)
一个字符串。此字符串用于通过类解析器的lookup函数搜索匹配的类。 lookup函数执行一些字符串规范化，并将结果键与它关联的类的规范化名称进行比较。然后使用找到的类来实例化对象，就像我们传递了这个类而不是字符串一样。例如，我们可以通过传递“MarginRankingLoss”、“marginrankingloss”、“marginranking”、“margin-ranking”或“MRL”来获取MarginRankingLoss的实例。
None。在这种情况下，我们使用在类解析器中设置的default类，这恰好是MarginRankingLoss用于loss_resolver。如果没有设置default，将会抛出异常。

确定允许的输入

为了使PyKEEN易于扩展和维护，我们经常使用None作为选择，例如loss，以及基于关键字的参数。这有时会使阅读默认值、可用有效选择以及这些不同选择允许的参数变得困难。在下文中，我们描述了几种查找此信息的方法。

首先，你应该看一下类型注解。HintOrType[X] = None 告诉你，你可以传递任何 X 的子类。此外，你还可以传递类名的字符串，这通常更容易为你的结果跟踪、命令行参数或超参数搜索进行设置。PyKEEN 中使用的所有类的解析器都是使用 ClassResolver.from_subclasses 工厂函数实例化的，该函数会自动注册给定基类的所有子类作为有效选择。此外，它允许你传递不带基类名称后缀的类名，例如，loss_resolver 接受 MarginRanking 而不是 MarginRankingLoss，因为在规范化过程中基类名称 Loss 被移除为后缀。为了利用这一功能，我们尝试为所有可配置部分遵循适当的命名方案，例如，pykeen.nn.representation.Representation，或 pykeen.nn.modules.Interaction。

…_kwargs: OptionalKwargs 允许的参数较难确定，因为它们随组件的选择而变化！例如，MarginRankingLoss 有一个 margin 参数，而 pykeen.losses.BCEWithLogitsLoss 则不提供此类参数。因此，您应查阅各个类的文档，以了解可用的参数和允许的值。