前言：实验需要在Pytorch+GPU环境运行，本篇文章仅记录复现的整个过程和运行中报的错

1.论文地址

https://arxiv.org/pdf/1907.03143.pdfhttps://arxiv.org/pdf/1907.03143.pdf

二、实验过程

（a）试错

执行的命令如下：

git clone git@github.com:BorealisAI/de-simple.git

环境恢复：

conda create -n tkgc python=3.6 anaconda
source activate tkgc
pip install -r requirements.txt

我没有安装它的环境，上面的命令也没有执行，而是直接在我之前准备好的深度学习环境中执行。

conda activate PyTorch
cd De-simple
python main.py -dropout 0.4 -se_prop 0.68 -model DE-SimplE

① 出现第一个错误：

参考以下博客解决：

成功解决TypeError: a bytes-like object is required, not ‘str’_一个处女座的程序猿的技术博客_51CTO博客https://blog.51cto.com/yunyaniu/2908130

解决方法：dataset.py 的 line 后加入 .decode() ，如下图

② 再次尝试运行，第二个错误：

参考以下博客解决：

Python读取文件时出现UnicodeDecodeError: ‘gbk‘ codec can‘t decode byte 0x80 in position …_我对算法一无所知的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/qq_31267769/article/details/109128882解决办法：dataset.py 的 r 改为 rb，将读取方式变为二进制读取

③ 再次尝试运行，第三个错误：

解决办法：在 main.py 中将 batch_size 从 512 调整为 256

终于可以正常 run 了

(b) 复现

De-simple 模型

python main.py -dropout 0.4 -se_prop 0.68 -model DE-SimplE

DE-DistMult 模型 和 DE-TransE 模型

$ python main.py -dropout 0.4 -se_prop 0.36 -model DE-DistMult
$ python main.py -dropout 0.4 -se_prop 0.36 -model DE-TransE