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多模态推理与大型语言模型（LLMs）经常遭受幻觉的困扰，以及LLMs内部知识不足或过时的问题。一些方法通过使用文本知识图谱来缓解这些问题，但它们单一的知识模态限制了全面的跨模态理解。在本文中，我们提出了一种基于多模态知识图谱的多模态推理（MR-MKG）方法，该方法利用多模态知识图谱（MMKGs）来学习跨模态的丰富语义知识，显著增强了LLMs的多模态推理能力。特别是，使用关系图注意力网络对MMKGs

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PyTorch以其灵活性和强大的功能脱颖而出，成为研究者和开发者的首选工具。它不仅能够支持复杂神经网络的构建，还能在数据处理上展现出卓越的效率。本文将带你深入了解PyTorch的核心技巧，让你在构建、训练和优化神经网络模型的过程中游刃有余，同时掌握数据处理的高级技巧，以便将深度学习的理论快速转化为实际应用。

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踩坑：标题的那几个库，直接安装会有很大概率导致版本不兼容造成报错，本文用于记录自己的踩坑解决方案。提示：以下是本篇文章正文内容，下面解决方案可供参考跟着教程一点点来就可以了。如果有不懂或者书写有误的地方，欢迎指正，可以私信，或者加入我们的微信公众号。

知识图谱是许多人工智能任务的重要资源，但往往存在不完整性问题。在这项工作中，我们使用预训练的语言模型来完成知识图。将知识图中的三元组视为文本序列，并提出了一种新的框架——知识图双向编码表示转换器(KG-BERT)来建模这些三元组。该方法以三元组的实体描述和关系描述为输入，利用KG-BERT语言模型计算三元组的评分函数。在多个基准知识图上的实验结果表明，我们的方法在三重分类、链接预测和关系预测任务中