高性能、易于使用且可扩展的包，用于学习大规模知识图谱嵌入。
知识图谱 (KG) 是存储不同实体 (节点) 和它们关系 (边) 信息的数据结构。在各种 机器学习 任务中使用 KG 的一种常见方法是计算知识图谱嵌入。DGL-KE 是一个高性能、易于使用且可扩展的包，用于学习大规模知识图谱嵌入。该包基于 *Deep Graph Library (DGL)，开发者可以在 CPU 机器、GPU 机器以及集群上运行 DGL-KE，并使用一系列常用模型，包括 TransE、TransR、RESCAL、DistMult、ComplEx 和 RotatE。
图: DGL-KE 整体架构
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