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TransH-FB15K237-accelerate-wandb

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这一部分介绍如何用多个 GPU 在 FB15K237 知识图谱上训练 TransH [WZFC14]，使用 wandb 记录实验结果。

由于多 GPU 设置依赖于 accelerate ， 因此，您需要首先需要创建并保存一个配置文件（如果想获得更详细的配置文件信息请访问 多GPU配置 ）：

accelerate config

然后，您可以开始训练：

accelerate launch accelerate_transh_FB15K237_wandb.py

导入数据

UniKE 有 1 个工具用于导入数据: unike.data.KGEDataLoader。

import os
from unike.utils import WandbLogger
from unike.data import KGEDataLoader, BernSampler, TradTestSampler
from unike.module.model import TransH
from unike.module.loss import MarginLoss
from unike.module.strategy import NegativeSampling
from unike.config import Trainer, Tester

首先初始化 unike.utils.WandbLogger 日志记录器，它是对 wandb 初始化操作的一层简单封装。

wandb_logger = WandbLogger().set_config(
    project="unike",
    name="TransH-FB15K237-multi",
    config=dict(
            in_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), '../../benchmarks/FB15K237/'),
            batch_size = 8192,
            neg_ent = 25,
            test = True,
            test_batch_size = 256,
            num_workers = 16,
            dim = 200,
            p_norm = 1,
            norm_flag = True,
            margin = 4.0,
            epochs = 1000,
            lr = 0.5,
            opt_method = "adam",
            valid_interval = 100,
            log_interval = 100,
            save_interval = 100,
            save_path = '../../checkpoint/transh.pth',
            delta = 0.01
    )
)

config = wandb_logger.config

unike 提供了很多数据集，它们很多都是 KGE 原论文发表时附带的数据集。 unike.data.KGEDataLoader 包含 in_path 用于传递数据集目录。

# dataloader for training
dataloader = KGEDataLoader(
    in_path = config.in_path,
    batch_size = config.batch_size,
    neg_ent = config.neg_ent,
    test = config.test,
    test_batch_size = config.test_batch_size,
    num_workers = config.num_workers,
    train_sampler = BernSampler,
    test_sampler = TradTestSampler
)

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导入模型

UniKE 提供了很多 KGE 模型，它们都是目前最常用的基线模型。我们下面将要导入 unike.module.model.TransH，它提出于 2014 年，是第二个平移模型， 将关系建模为超平面上的平移操作。

# define the model
transh = TransH(
    ent_tol = dataloader.get_ent_tol(),
    rel_tol = dataloader.get_rel_tol(),
    dim = config.dim,
    p_norm = config.p_norm,
    norm_flag = config.norm_flag)

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损失函数

我们这里使用了 TransE [BUGD+13] 原论文使用的损失函数：unike.module.loss.MarginLoss， unike.module.strategy.NegativeSampling 对 unike.module.loss.MarginLoss 进行了封装，加入权重衰减等额外项。

# define the loss function
model = NegativeSampling(
    model = transh,
    loss = MarginLoss(margin = config.margin)
)

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训练模型

UniKE 将训练循环包装成了 unike.config.Trainer， 可以运行它的 unike.config.Trainer.run() 函数进行模型学习； 也可以通过传入 unike.config.Tester， 使得训练器能够在训练过程中评估模型。

# test the model
tester = Tester(model = transh, data_loader=dataloader)

# train the model
trainer = Trainer(model = model, data_loader = dataloader.train_dataloader(),
    epochs = config.epochs, lr = config.lr, opt_method = config.opt_method,
    use_accelerator = True, tester = tester, test = config.test,
    valid_interval = config.valid_interval, log_interval = config.log_interval,
    save_interval = config.save_interval, save_path = config.save_path,
    delta = config.delta, wandb_logger = wandb_logger)
trainer.run()

# close your wandb run
wandb_logger.finish()

备注

上述代码的运行日志可以从 此处 下载。

备注

上述代码的运行报告可以从 此处 下载。

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