def parse_args()

in hype_kg/codes/run.py [0:0]

• 58 lines of code
• 1 McCabe index (conditional complexity)

def parse_args(args=None):
    parser = argparse.ArgumentParser(
        description='Training and Testing Knowledge Graph Embedding Models',
        usage='train.py [<args>] [-h | --help]'
    )

    parser.add_argument('--cuda', action='store_true', help='use GPU')
    
    parser.add_argument('--do_train', action='store_true')
    parser.add_argument('--do_valid', action='store_true')
    parser.add_argument('--do_test', action='store_true')
    parser.add_argument('--evaluate_train', action='store_true', help='Evaluate on training data')
    
    parser.add_argument('--data_path', type=str, default=None)
    parser.add_argument('--model', default='TransE', type=str)
    
    parser.add_argument('-n', '--negative_sample_size', default=128, type=int)
    parser.add_argument('-d', '--hidden_dim', default=500, type=int)
    parser.add_argument('-g', '--gamma', default=12.0, type=float)
    parser.add_argument('-adv', '--negative_adversarial_sampling', action='store_true')
    parser.add_argument('-a', '--adversarial_temperature', default=1.0, type=float)
    parser.add_argument('-b', '--batch_size', default=1024, type=int)
    parser.add_argument('-r', '--regularization', default=0.0, type=float)
    parser.add_argument('--test_batch_size', default=4, type=int, help='valid/test batch size')
    parser.add_argument('--uni_weight', action='store_true', 
                        help='Otherwise use subsampling weighting like in word2vec')
    
    parser.add_argument('-lr', '--learning_rate', default=0.0001, type=float)
    parser.add_argument('-cpu', '--cpu_num', default=10, type=int)
    parser.add_argument('-init', '--init_checkpoint', default=None, type=str)
    parser.add_argument('-save', '--save_path', default=None, type=str)
    parser.add_argument('--max_steps', default=100000, type=int)
    parser.add_argument('--warm_up_steps', default=None, type=int)
    
    parser.add_argument('--save_checkpoint_steps', default=50000, type=int)
    parser.add_argument('--valid_steps', default=10000, type=int)
    parser.add_argument('--log_steps', default=100, type=int, help='train log every xx steps')
    parser.add_argument('--test_log_steps', default=1000, type=int, help='valid/test log every xx steps')
    
    parser.add_argument('--nentity', type=int, default=0, help='DO NOT MANUALLY SET')
    parser.add_argument('--nrelation', type=int, default=0, help='DO NOT MANUALLY SET')
    
    parser.add_argument('--geo', default='vec', type=str, help='vec or box')
    parser.add_argument('--print_on_screen', action='store_true')
    
    parser.add_argument('--task', default='1c.2c.3c.2i.3i', type=str)
    parser.add_argument('--stepsforpath', type=int, default=0)

    parser.add_argument('--offset_deepsets', default='vanilla', type=str, help='inductive or vanilla or min')
    parser.add_argument('--offset_use_center', action='store_true')
    parser.add_argument('--center_deepsets', default='vanilla', type=str, help='vanilla or attention or mean')
    parser.add_argument('--center_use_offset', action='store_true')
    parser.add_argument('--entity_use_offset', action='store_true')
    parser.add_argument('--att_reg', default=0.0, type=float)
    parser.add_argument('--off_reg', default=0.0, type=float)
    parser.add_argument('--att_tem', default=1.0, type=float)

    parser.add_argument('--seed', default=0, type=int)
    parser.add_argument('--gamma2', default=0, type=float)
    parser.add_argument('--train_onehop_only', action='store_true')
    parser.add_argument('--center_reg', default=0.0, type=float, help='alpha in the paper')
    parser.add_argument('--bn', default='no', type=str, help='no or before or after')
    parser.add_argument('--n_att', type=int, default=1)
    parser.add_argument('--activation', default='relu', type=str, help='relu or none or softplus')

    parser.add_argument('--manifold', default='poincare', type=str, help='euclidean or poincare or lorentz')
    parser.add_argument('-c','--curvature', default=1., type=float, help='initiate curvature')
    parser.add_argument('--trainable_curvature', action='store_true')
    parser.add_argument('--use_semantics', action='store_true' )

    return parser.parse_args(args)