PyTorch-CUDA镜像支持Knowledge Graph Embedding吗？在当今知识密集型AI应用的浪潮中，如何高效地从海量结构化数据中提取语义关系，已成为自然语言处理与智能推理系统的核心挑战。知识图谱（Knowledge Graph, KG）作为组织世界知识的重要形式，其下游任务如链接预测、三元组分类和推荐系统，越来越依赖于一种关键技术——知识图谱嵌入（Knowledge Graph Embedding, KGE）。这类模型需要对百万级实体进行高维向量表示学习，并频繁执行张量运算与梯度更新，对计算资源提出了极高要求。