#To reproduce reported results on README, you can run the model with the following commands: # for FB15k # DistMult 1GPU DGLBACKEND=pytorch python3 train.py --model DistMult --dataset FB15k --batch_size 1024 \ --neg_sample_size 256 --hidden_dim 400 --gamma 143.0 --lr 0.08 --batch_size_eval 16 \ --valid --test -adv --mix_cpu_gpu --eval_interval 100000 --gpu 0 \ --num_worker=8 --max_step 40000 # DistMult 8GPU DGLBACKEND=pytorch python3 train.py --model DistMult --dataset FB15k --batch_size 1024 \ --neg_sample_size 256 --hidden_dim 400 --gamma 143.0 --lr 0.08 --batch_size_eval 16 \ --valid --test -adv --mix_cpu_gpu --eval_interval 100000 --num_proc 8 --gpu 0 1 2 3 4 5 6 7 \ --num_worker=4 --max_step 10000 --rel_part --async_update # ComplEx 1GPU DGLBACKEND=pytorch python3 train.py --model ComplEx --dataset FB15k --batch_size 1024 \ --neg_sample_size 256 --hidden_dim 400 --gamma 143.0 --lr 0.1 --regularization_coef 2.00E-06 \ --batch_size_eval 16 --valid --test -adv --mix_cpu_gpu --eval_interval 100000 \ --gpu 0 --num_worker=8 --max_step 32000 # ComplEx 8GPU DGLBACKEND=pytorch python3 train.py --model ComplEx --dataset FB15k --batch_size 1024 \ --neg_sample_size 256 --hidden_dim 400 --gamma 143.0 --lr 0.1 --regularization_coef 2.00E-06 \ --batch_size_eval 16 --valid --test -adv --mix_cpu_gpu --eval_interval 100000 --num_proc 8 \ --gpu 0 1 2 3 4 5 6 7 --num_worker=4 --max_step 4000 --rel_part --async_update # TransE_l1 1GPU DGLBACKEND=pytorch python3 train.py --model TransE_l1 --dataset FB15k --batch_size 1024 \ --neg_sample_size 64 --regularization_coef 1e-07 --hidden_dim 400 --gamma 16.0 --lr 0.01 \ --batch_size_eval 16 --valid --test -adv --mix_cpu_gpu --eval_interval 100000 \ --gpu 0 --num_worker=8 --max_step 48000 # TransE_l1 8GPU DGLBACKEND=pytorch python3 train.py --model TransE_l1 --dataset FB15k --batch_size 1024 \ --neg_sample_size 64 --regularization_coef 1e-07 --hidden_dim 400 --gamma 16.0 --lr 0.01 \ --batch_size_eval 16 --valid --test -adv --mix_cpu_gpu --eval_interval 100000 --num_proc 8 \ --gpu 0 1 2 3 4 5 6 7 --num_worker=4 --max_step 6000 --rel_part --async_update # TransE_l2 1GPU DGLBACKEND=pytorch python3 train.py --model TransE_l2 --dataset FB15k --batch_size 1024 \ --neg_sample_size 256 --hidden_dim 2000 --gamma 12.0 --lr 0.1 --max_step 30000 \ --batch_size_eval 16 --gpu 0 --valid --test -adv --regularization_coef=2e-7 # RESCAL 1GPU DGLBACKEND=pytorch python3 train.py --model RESCAL --dataset FB15k --batch_size 1024 \ --neg_sample_size 256 --hidden_dim 500 --gamma 24.0 --lr 0.03 --max_step 30000 \ --batch_size_eval 16 --gpu 0 --valid --test -adv # TransR 1GPU DGLBACKEND=pytorch python3 train.py --model TransR --dataset FB15k --batch_size 1024 \ --neg_sample_size 256 --regularization_coef 5e-8 --hidden_dim 200 --gamma 8.0 --lr 0.015 \ --batch_size_eval 16 --valid --test -adv --mix_cpu_gpu --eval_interval 100000 \ --gpu 0 --num_worker=8 --max_step 32000 # TransR 8GPU DGLBACKEND=pytorch python3 train.py --model TransR --dataset FB15k --batch_size 1024 \ --neg_sample_size 256 --regularization_coef 5e-8 --hidden_dim 200 --gamma 8.0 --lr 0.015 \ --batch_size_eval 16 --valid --test -adv --mix_cpu_gpu --eval_interval 100000 --num_proc 8 \ --gpu 0 1 2 3 4 5 6 7 --num_worker=4 --max_step 4000 --rel_part --async_update # RotatE 1GPU DGLBACKEND=pytorch python3 train.py --model RotatE --dataset FB15k --batch_size 2048 \ --neg_sample_size 256 --regularization_coef 1e-07 --hidden_dim 200 --gamma 12.0 --lr 0.009 \ --batch_size_eval 16 --valid --test -adv --mix_cpu_gpu --eval_interval 100000 -de \ --mix_cpu_gpu --max_step 40000 --gpu 0 --num_worker=4 # RotatE 8GPU DGLBACKEND=pytorch python3 train.py --model RotatE --dataset FB15k --batch_size 2048 \ --neg_sample_size 256 --regularization_coef 1e-07 --hidden_dim 200 --gamma 12.0 --lr 0.009 \ --batch_size_eval 16 --valid --test -adv --mix_cpu_gpu --eval_interval 100000 -de \ --mix_cpu_gpu --max_step 5000 --num_proc 8 --gpu 0 1 2 3 4 5 6 7 --num_worker=4 \ --rel_part --async_update # for wn18 DGLBACKEND=pytorch python3 train.py --model TransE_l1 --dataset wn18 --batch_size 1024 \ --neg_sample_size 512 --hidden_dim 500 --gamma 12.0 --adversarial_temperature 0.5 \ --lr 0.01 --max_step 40000 --batch_size_eval 16 --gpu 0 --valid --test -adv \ --regularization_coef 0.00001 DGLBACKEND=pytorch python3 train.py --model TransE_l2 --dataset wn18 --batch_size 1024 \ --neg_sample_size 512 --hidden_dim 500 --gamma 6.0 --lr 0.1 --max_step 20000 \ --batch_size_eval 16 --gpu 0 --valid --test -adv --regularization_coef 0.0000001 DGLBACKEND=pytorch python3 train.py --model DistMult --dataset wn18 --batch_size 1024 \ --neg_sample_size 1024 --hidden_dim 1000 --gamma 200.0 --lr 0.1 --max_step 10000 \ --batch_size_eval 16 --gpu 0 --valid --test -adv --regularization_coef 0.00001 DGLBACKEND=pytorch python3 train.py --model ComplEx --dataset wn18 --batch_size 1024 \ --neg_sample_size 1024 --hidden_dim 500 --gamma 200.0 --lr 0.1 --max_step 20000 \ --batch_size_eval 16 --gpu 0 --valid --test -adv --regularization_coef 0.00001 DGLBACKEND=pytorch python3 train.py --model RESCAL --dataset wn18 --batch_size 1024 \ --neg_sample_size 256 --hidden_dim 250 --gamma 24.0 --lr 0.03 --max_step 20000 \ --batch_size_eval 16 --gpu 0 --valid --test -adv DGLBACKEND=pytorch python3 train.py --model TransR --dataset wn18 --batch_size 1024 \ --neg_sample_size 256 --hidden_dim 500 --gamma 16.0 --lr 0.1 --max_step 30000 \ --batch_size_eval 16 --gpu 0 --valid --test -adv DGLBACKEND=pytorch python3 train.py --model RotatE --dataset wn18 --batch_size 1024 \ --neg_sample_size 256 --hidden_dim 400 --gamma 12.0 --lr 0.02 --max_step 20000 \ --batch_size_eval 16 --gpu 0 --valid --test -adv -de # for Freebase DGLBACKEND=pytorch python3 train.py --model ComplEx --dataset Freebase --batch_size 1024 \ --neg_sample_size 256 --hidden_dim 400 --gamma 500.0 --lr 0.1 --max_step 50000 \ --batch_size_eval 128 --test -adv --eval_interval 300000 \ --neg_sample_size_test 100000 --eval_percent 0.02 --num_proc 64