參考：博客地址
項目地址項目地址

主要配置

采用autodl服務器 環境如下

配置路徑

服務器配置

實例創建完成后打開jupyterlab
打開終端

輸入vim ~/.bashrc 然后enter進入
然后英文輸入法下 按 i 進入編輯模式底部會變為INSERT

然后在最后一行加上source /root/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh 然后按 esc 最后英文狀態下輸入 :wq 保存退出 注意有個英文冒號
此時就可以 conda activate base 激活虛擬環境里面已經配置好了torch環境

下載項目到服務器

git clone方法下載不成功，我采用了 先下載zip文件到本地 然后xftp 傳輸 到服務器 然后unzip + zip文件名解壓
在base環境下打開這個文件

采用以下代碼沒有成功

pip install -r requirements.txt

換了一種思路
打開 requirements.txt 發現主要有以下模塊

對

對scipy直接 pip install scipy
對spodernet 采用

git clone https://github.com/TimDettmers/spodernet.git pip install -e spodernet

對bashmagic同spodernet

注意是在這個項目的文件夾下

然后pip install spacy==3.2.0

然后 下載需要的語言模型 en_core_web_sm-3.2.0

運行如下命令 wget https://github.com/explosion/spacy-models/releases/download/en_core_web_sm-3.2.0/en_core_web_sm-3.2.0.tar.gz
下載完成后運行如下代碼

pip install en_core_web_sm-3.2.0.tar.gz

最后執行如下命令

sh preprocess.sh

anything is ok

執行如下代碼即可在 FB15k-237 數據集上跑 ConvE 模型

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python main.py --model conve --data FB15k-237 \--input-drop 0.2 --hidden-drop 0.3 --feat-drop 0.2 \--lr 0.003 --preprocess

切換數據集 或切換模型可參考如下博客
http://t.csdn.cn/Tb0Mr

晚安

總結

以上是生活随笔為你收集整理的ConvE，知识图谱嵌入（KGE) autodl 服务器运行的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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