UniKE — 知识图谱嵌入工具包

GitHub last commit

基于 OpenKE-PyTorch 开发的知识图谱嵌入工具包，支持跨平台运行，具备自动超参数搜索、高效并行训练以及实验结果记录功能，为研究与应用提供强大助力。

教程和 API 参考文档可以访问 unike.readthedocs.io。

项目结构

📁 unike/
UniKE 源代码保存在 unike/
📚 docs/
所有的文档源文件保存在 docs/，所有的 *.rst 构成了文档中的各个部分
🌰 examples/
UniKE 的例子保存在 examples/，修改自 OpenKE-PyTorch
📍 docs/_static/logs/
UniKE 的例子运行日志保存在 docs/_static/logs/
💡 benchmarks/
常用的知识图谱保存在 benchmarks/
📜 README.rst
项目主页

⁉️ Questions / comments

如果你有任何问题，可以在 Github issue 提问。

快速开始

使用 pip

pip install unike

新特性

易用的

1.0.0 版本: 利用 C++ 重写底层数据处理、C++11 的线程库实现并行、pybind11 实现 Python 和 C++ 的交互，进而能够做到跨平台 (Windows, Linux)
2.0.0 版本: 使用 Python 重写底层数据处理，进而能够做到跨平台 (Windows, Linux)
增加了文档

正确的

增加了 R-GCN模型
增加了 CompGCN模型
修复了 SimplE模型实现的问题
修复了 HolE 深度学习框架（pytorch）的版本适配问题

高效的

使用 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 完成数据并行（2.0.0 版本 使用 accelerate 实现），使得 UniKE 能够利用多个 GPU 同时训练
增加超参数扫描功能（随机搜索、网格搜索和贝叶斯搜索）

扩展的

在模型训练过程中，能够在验证集上评估模型（模型能够一次评估多个三元组（batch），能够大大加速模型评估）
增加了学习率调度器
能够利用 wandb 输出日志
实现了早停止
能够自定义 Hits@N

支持的知识图谱嵌入模型

类型	模型
平移模型	`TransE`, `TransH`, `TransR`, `TransD`, `RotatE`
语义匹配模型	`RESCAL`, `DistMult`, `HolE`, `ComplEx`, `Analogy`, `SimplE`, `ANALOGY`
图神经网络模型	`R-GCN`, `CompGCN`

如何引用这个项目？

如果您发现 UniKE 对您的研究有用，请考虑使用以下 BibTeX 模板引用 UniKE：

@misc{UniKE,
   author = {Lu, Yanfeng and Hou, Fengzhen},
   year = {2024},
   note = {https://github.com/CPU-DS/UniKE},
   title = {UniKE: An Open Source Library for Knowledge Graph Embeddings}
}

该仓库主要由 Yanfeng Lu，Fengzhen Hou 提供（按时间顺序排列）。

Metadata

Release files for unike 3.4.0

For a detailed explanation of source distributions (sdists) and built distributions (wheels), please see the package formats documentation.

Source distribution (sdist)

Source distribution for unike 3.4.0
File	Size	Uploaded
unike-3.4.0.tar.gz	130.7 kB	Feb 2, 2026	Details

Built distribution (wheel)

Table of built distributions (wheels) for unike 3.4.0
File	Interpreter	ABI	Platform	Reset
unike-3.4.0-py3-none-any.whl 105.9 kB Feb 2, 2026	Python 3	none	any	Details

Total release size: 236.7 kB

Release files / unike-3.4.0.tar.gz

Download URL	unike-3.4.0.tar.gz
Size	130.7 kB
Tags	Source
SHA-256 checksum How to use checksums	`164ba4d652e81011d1eb7a93f64cf096108b8cb209c03e9d0d53171f81ca2858`
BLAKE2b-256 checksum How to use checksums	`838bd43a0b60131de7b85799ca86559aed5a2470f79bb0cf2fbcdd89c47d6f79`
Upload date	Feb 2, 2026
Uploaded using Trusted Publishing? What is trusted publishing?	No
Uploaded via	`uv/0.9.28 {"installer":{"name":"uv","version":"0.9.28","subcommand":["publish"]},"python":null,"implementation":{"name":null,"version":null},"distro":{"name":"Ubuntu","version":"24.04","id":"noble","libc":null},"system":{"name":null,"release":null},"cpu":null,"openssl_version":null,"setuptools_version":null,"rustc_version":null,"ci":true}`

Release files / unike-3.4.0-py3-none-any.whl

Download URL	unike-3.4.0-py3-none-any.whl
Size	105.9 kB
Tags	Python 3
SHA-256 checksum How to use checksums	`5cae04ee965bfdb9e87dc7b5a45ff8c87d52b1bb6255dead3e97fa7fea48d729`
BLAKE2b-256 checksum How to use checksums	`a117edeb0853f7fdf3258ca0cdb4235b706fff833ce467797fa63bdef0df3af3`
Upload date	Feb 2, 2026
Uploaded using Trusted Publishing? What is trusted publishing?	No
Uploaded via	`uv/0.9.28 {"installer":{"name":"uv","version":"0.9.28","subcommand":["publish"]},"python":null,"implementation":{"name":null,"version":null},"distro":{"name":"Ubuntu","version":"24.04","id":"noble","libc":null},"system":{"name":null,"release":null},"cpu":null,"openssl_version":null,"setuptools_version":null,"rustc_version":null,"ci":true}`