A bad girl.
Winograd Schema Challenge (WSC)数据集的下载网站是:https://cs.nyu.edu/faculty/davise/papers/WinogradSchemas/WSCollection.xml。
RelGraphConv是DGL库中的一个PyTorch图神经网络层,它实现了关系图卷积(RGCN)。相比于普通图卷积(GCN)只考虑节点与邻居之间的连接,RGCN还考虑了边的类型。因此,RGCN可以更好地处理多关系的图数据,即数据中有不同类型的边。 在RelGraphConv中,每种边类型都会有一组对应的参数,通过这些参数,RGCN可以在每种边类型上学习不同的权重。因此,RelGraphConv具有更强的表达能力。此外,RelGraphConv还支持dropout和批规范化等技术。
# 创建模型 in_feats = 3 hid_feats = 4 out_feats = 2 rel_num = 4 model = RGCN(in_feats, hid_feats, out_feats, rel_num) # 随机生成特征 features = torch.randn((10, 3)) # 计算输出 output = model(g, features, rel_type) print(output)
RGCN 是指 Relational Graph Convolutional Network,是一种基于图卷积神经网络(GCN)的模型。与传统的 GCN 不同的是,RGCN 可以处理具有多种关系(边)类型的图数据,从而更好地模拟现实世界中的实体和它们之间的复杂关系。 RGCN 可以用于多种任务,例如知识图谱推理、社交网络分析、药物发现等。以下是一个以知识图谱推理为例的应用场景: 假设我们有一个知识图谱,其中包含一些实体(如人、物、地点)以及它们之间的关系(如出生于、居住在、工作于)。图谱可以表示为一个二元组 (E, R),其中 E 表示实体的集合,R 表示关系的集合,每个关系 r ∈ R
Concatenate 是指将两个或多个张量(Tensor)沿着指定的维度拼接在一起,生成一个新的张量的操作。在神经网络中,常常需要将多个张量按照某种规则进行拼接,以得到更高维度的特征表示,或者将不同特征的张量进行融合。例如,在多模态语音识别中,可以将音频特征和文本特征按照时间步进行拼接,以得到更为丰富的语音特征表示。
Fully connected 是指神经网络中的一种连接方式,也称为全连接层。在全连接层中,所有的神经元都与上一层的所有神经元相连,每个连接都有一个对应的权重。这种连接方式可以使得神经网络学习到更为复杂的特征和模式。在全连接层中,每个神经元都会接收上一层的所有神经元的输出,然后将它们加权求和,再通过一个激活函数输出。全连接层通常用于输出层之前的隐藏层。
这段代码导入了 Python 内置模块 operator 中的 itemgetter 函数。itemgetter 函数用于获取对象中的某个元素,并返回一个函数,该函数可以用于对对象中的元素进行排序或者访问。在使用时,需要指定元素的索引或者键。
这个代码什么意思 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0, 1'