<filename>train_QuatRDE_WN18.py
import config
from  models import *
import json
con = config.Config()
con.set_in_path("./benchmarks/WN18/")
con.set_logger('wn18', 'logs')
con.set_work_threads(8)
con.set_train_times(3000)
con.set_nbatches(100)
con.set_alpha(0.1)
con.set_bern(1)
# Test ở các chiều: 100, 200, 300, 400
con.set_dimension(200)
# L2 regularization: 0.05, 0.1
con.set_lmbda(0.05)
con.set_lmbda_two(0.05)
con.set_margin(1.0)
# Number of negative triples for each triple: 1, 5, 10
con.set_ent_neg_rate(1)
con.set_rel_neg_rate(0)
con.set_opt_method("adagrad")
con.set_save_steps(300)
con.set_valid_steps(300)
con.set_early_stopping_patience(10)
con.set_checkpoint_dir("./checkpoint_WN18")
con.set_result_dir("./result_WN18")
con.set_test_link(True)
con.set_test_triple(True)
con.init()
con.set_train_model(QuatRDE)
con.train()
'''
import config
from  models import *
import json
con = config.Config()
con.set_in_path("./benchmarks/WN18/")
con.set_work_threads(8)
con.set_train_times(1500)
con.set_nbatches(10)	
con.set_alpha(0.1)
con.set_bern(0)
con.set_dimension(250) # or use dim=300 and train times 2000 
con.set_lmbda(0.05)
con.set_margin(1.0)
con.set_ent_neg_rate(10)
con.set_rel_neg_rate(0)
con.set_opt_method("adagrad")
con.set_save_steps(500)
con.set_valid_steps(500)
con.set_early_stopping_patience(10)
con.set_checkpoint_dir("./checkpoint")
con.set_result_dir("./result")
con.set_test_link(True)
con.set_test_triple(True)
con.init()
con.set_train_model(QuatE)
con.train()
'''

'''
Best config
- dimension:
- lambda:
- lambda_2:
- ent_neg_rate:
- optimizer:
'''

<filename>train_QuatRDE_WN18.py
import config
from  models import *
import json
con = config.Config()
con.set_in_path("./benchmarks/WN18/")
con.set_logger('wn18', 'logs')
con.set_work_threads(8)
con.set_train_times(3000)
con.set_nbatches(100)
con.set_alpha(0.1)
con.set_bern(1)
# Test ở các chiều: 100, 200, 300, 400
con.set_dimension(200)
# L2 regularization: 0.05, 0.1
con.set_lmbda(0.05)
con.set_lmbda_two(0.05)
con.set_margin(1.0)
# Number of negative triples for each triple: 1, 5, 10
con.set_ent_neg_rate(1)
con.set_rel_neg_rate(0)
con.set_opt_method("adagrad")
con.set_save_steps(300)
con.set_valid_steps(300)
con.set_early_stopping_patience(10)
con.set_checkpoint_dir("./checkpoint_WN18")
con.set_result_dir("./result_WN18")
con.set_test_link(True)
con.set_test_triple(True)
con.init()
con.set_train_model(QuatRDE)
con.train()
'''
import config
from  models import *
import json
con = config.Config()
con.set_in_path("./benchmarks/WN18/")
con.set_work_threads(8)
con.set_train_times(1500)
con.set_nbatches(10)	
con.set_alpha(0.1)
con.set_bern(0)
con.set_dimension(250) # or use dim=300 and train times 2000 
con.set_lmbda(0.05)
con.set_margin(1.0)
con.set_ent_neg_rate(10)
con.set_rel_neg_rate(0)
con.set_opt_method("adagrad")
con.set_save_steps(500)
con.set_valid_steps(500)
con.set_early_stopping_patience(10)
con.set_checkpoint_dir("./checkpoint")
con.set_result_dir("./result")
con.set_test_link(True)
con.set_test_triple(True)
con.init()
con.set_train_model(QuatE)
con.train()
'''

'''
Best config
- dimension:
- lambda:
- lambda_2:
- ent_neg_rate:
- optimizer:
'''

# Test ở các chiều: 100, 200, 300, 400 # L2 regularization: 0.05, 0.1 # Number of negative triples for each triple: 1, 5, 10 import config from  models import * import json con = config.Config() con.set_in_path("./benchmarks/WN18/") con.set_work_threads(8) con.set_train_times(1500) con.set_nbatches(10)	 con.set_alpha(0.1) con.set_bern(0) con.set_dimension(250) # or use dim=300 and train times 2000  con.set_lmbda(0.05) con.set_margin(1.0) con.set_ent_neg_rate(10) con.set_rel_neg_rate(0) con.set_opt_method("adagrad") con.set_save_steps(500) con.set_valid_steps(500) con.set_early_stopping_patience(10) con.set_checkpoint_dir("./checkpoint") con.set_result_dir("./result") con.set_test_link(True) con.set_test_triple(True) con.init() con.set_train_model(QuatE) con.train() Best config - dimension: - lambda: - lambda_2: - ent_neg_rate: - optimizer: