0.注意点： 

                （1）一定要配置双环境，虚拟环境不能用GPU训练。

                （2）Windows系统openke可以运行，但是很难调，远没有直接配置一个双环境来的简单

                （3）参考链接里没有创建虚拟环境，但是我感觉还是创建一个虚拟环境，把项目分开比较好

                （4）openke的github里有快速开始文档，里面的第三条指令只是在做准备工作，第一次运行一遍就行了，第四条指令是把examples里的文件复制到OpenKE文件夹里，可以手动复制

1.安装双系统Ubuntu22.04，让OpenKE在linux环境运行

 参考：OpenKE 的探索使用（VM 的巨坑）-CSDN博客

2.配置深度学习环境（python = 3.8.0 + pytorch = 1.11.0 + cuda = 12.3）

参考：https://angxiao.blog.csdn.net/article/details/122850626

3.复现TransE

遇到问题：4060显卡的架构是sm_89，pytorch1.11.0不支持这么高的架构，能运行，但是只能用cpu，训练速度很慢

解决：额，发现是因为忘记切换虚拟环境了……之前配置深度学习环境的时候的时候遇到了这个问题，当时是因为直接下载了最新版的pytorch，那个版本还没有完善sm_89架构，解决办法是下载更加古早一点的版本，要注意兼顾python和cuda的版本。

进入之前配置好的虚拟环境openke之后就没有这个问题了

训练结果不如论文的好

	论文结果	复现结果
MR(raw)	243	368
MR（filter）	125	228
hit@10（raw）	34.9%	32.0%
hit@10（filter）	47.1%	47.7%

4.复现ComplEx

因为项目需要对一对多的三元组进行评分，所以拟使用ComplEx作为知识嵌入模型进行训练。

结果堪称炸裂

	论文结果	复现结果
MRR(raw)	0.587	0.276
MRR(filter)	0.941	0.394
hit@1	0.936	0.343
hit@3	0.945	0.424
hit@10	0.947	0.474