Question

我正在尝试使用tensorflow.cholesky_solve来解决线性方程组，并且我得到了一些意想不到的结果。

我写了一个脚本来比较一个非常简单的线性系统的输出与简单的矩阵求逆la tensorflow.matrix_inverse，非基于chlesky的矩阵方程求解器tensorflow.matrix_solve和tensorflow.cholesky_solve。

根据我对我所链接的文档的理解，这三个案例都应该产生单位矩阵除以2的解，但tensorflow.cholesky_solve不是这种情况。也许我误解了文档？

import tensorflow as tf

I = tf.eye(2, dtype=tf.float32)
X = 2 * tf.eye(2, dtype=tf.float32)
X_inv = tf.matrix_inverse(X)
X_solve = tf.matrix_solve(X, I)
X_chol_solve = tf.cholesky_solve(tf.cholesky(X), I)

with tf.Session() as sess:
    for x in [X_inv, X_solve, X_chol_solve]:
        print('{}:\n{}'.format(x.name, sess.run(x)))
        print

产出输出：

MatrixInverse:0:
[[ 0.5  0. ]
 [ 0.   0.5]]

MatrixSolve:0:
[[ 0.5  0. ]
 [ 0.   0.5]]

cholesky_solve/MatrixTriangularSolve_1:0:
[[ 1.  0.]
 [ 0.  1.]]


Process finished with exit code 0

Answer 1

我认为这是一个错误。请注意，除非RHS，否则结果甚至不依赖于RHS = 0，在这种情况下，您会获得nan而不是0。请在GitHub上报告。

可能的tensorflow cholesky_solve不一致？

1 个答案: