如何解决Python tensorly parafac 返回 ValueError
我将一组制造数据(从显式数学函数生成)存储在一个名为 A
的 3 维张量中。
当我尝试运行 parafac 时,我收到以下信息:
Traceback (most recent call last):
File "./ParafacPrintValues.py",line 145,in <module>
A1,A2,A3 = parafac(A,2)
ValueError: not enough values to unpack (expected 3,got 2)
我正在像这样导入 parafac:
from tensorly.decomposition import parafac
我安装了(并且刚刚再次更新)tensorly 库:
pip3 install -U tensorly
但是,当我在 Jupyter 笔记本中运行相同的代码时,它按预期工作。 我通过 Pip 安装的内容与 Jupyter notebook 的 IPython 中的内容似乎有所不同。有人可以帮忙吗?
解决方法
在最新版本的 TensorLy 中,parafac 返回一个 CPTensor 作为元组(权重,因子):除了分解的因子之外,您还可以获得权重向量。这是因为 CP 分解将原始张量表示为 1 阶张量的加权和。
换句话说,如果您使用的是最新版本的 TensorLy,您的代码应该是:
weights,factors = parafac(tensor,rank)
或者,如果您想将每个因素显式存储在您的示例中的变量中:
weights,(A1,A2,A3) = parafac(tensor,rank)
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