知识图（KG）是存储有关不同实体（节点）及其关系（边缘）的信息的数据结构。 在各种机器学习任务中使用KG的常见方法是计算知识图嵌入。 DGL-KE是一种高性能，易于使用且可扩展的软件包，用于学习大规模知识图嵌入。 该软件包在的顶部实现，开发人员可以在CPU机，GPU机以及具有一系列流行模型的集群上运行DGL-KE，这些模型包括 ， ， ， ， ，和 。 图片：DGL-KE总体架构 当前，DGL-KE支持三个任务： 训练，使用dglke_train （单台机器）或dglke_dist