azhe1234
azhe1234
> read.me里面提到：运行train.py训练即可。由于使用的是cpu，而且也没有使用batch，所以训练速度超级慢。想简单跑一下代码的话，建议只使用部分数据跑一下。pytorch暂时不再更新。 > 这是不是说明没有pytorch的模型测试代码了？QAQ 你好，我最近也在弄这个，我也是个小白，可以加个好友吗 qq:1243087862
> 可以x.numpy()[j]替换x[j]解决  我这样做，又报了这个错误
> 我也遇到了你这个问题，问题产生的原因是calculate（）函数中的一句话“entity = [id2word[x[j]] + '/' + id2tag[y[j]]]”，其中id2word[x[j]]中的x必须是list类型才正确，但是因为程序在进入calculate()函数之前，给x传的值是tensor类型的，所以会出现这个错误。解决问题的办法就是在调用calcualte()函数之前，先把x从tensor类型转换为list类型，再调用calculate()函数. 请问为啥我改完报这个错误啊 
> Hi, thank you very much for sharing the code and data! But I found an issue with the FB2M and FB5M datasets shared in https://www.dropbox.com/s/9lxudhdfpfkihr1/data.zip. > > The paper...
> I met this problem too, when training predicates .. Hello, I'm also studying this paper recently. Can I have some questions to communicate with you? If it's convenient
ok,thank you ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "xhuang31/KEQA_WSDM19" ***@***.***>; 发送时间: 2021年10月21日(星期四) 下午4:17 ***@***.***>; 抄送: "硬币 ***@***.******@***.***>; 主题: Re: [xhuang31/KEQA_WSDM19] TypeError: can’t convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host...
> Hello, > > Thank you for sharing your work. I found the link of KGembed.zip in your main.sh, which I believe is the entity embeddings pre-trained by TransE. However,...
> 不好意思，一直没看见。40%应该是因为数据用错了。 entity2id，relation2id数据换成main.sh网址中给的KGembed中下载的数据就可以了。不要用前面代码生成的数据。 > […](#) > ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "lxylxyoo"
> > 你好，train_entity.py 头实体表示学习模型训练精度63%，train_pre.py 关系表示学习模型训练精度81%，最后的结果为72%左右，和paper差3%，您遇到过这个情况吗 > > 这个结果你是在FB2M数据集上跑的还是FB5M？ 这个感觉应该是FB2M，代码中默认是FB2M
请问还有人研究这篇论文吗？如果有的话可以联系下我吗？有些问题想探讨下谢谢