张量流对称矩阵

Question

我想创建一个n*n的对称矩阵，并在TensorFlow中训练这个矩阵。实际上，我应该只训练(n+1)*n/2个参数。我该怎么做？

我看到一些以前的帖子建议执行以下操作：

X = tf.Variable(tf.random_uniform([d,d], minval=-.1, maxval=.1, dtype=tf.float64))

X_symm = 0.5 * (X + tf.transpose(X))

但是，这意味着我必须培训n*n个变量，而不是n*(n+1)/2变量。

即使没有实现这一目标的功能，一段自编代码也会有所帮助！

谢谢！

Answer 1

你可以使用tf.matrix_band_part(input, 0, -1)从正方形创建一个上三角矩阵，所以这段代码可以让你在n(n+1)/2变量上训练虽然它有你创建 n*n：

X = tf.Variable(tf.random_uniform([d,d], minval=-.1, maxval=.1, dtype=tf.float64))
X_upper = tf.matrix_band_part(X, 0, -1)
X_symm = 0.5 * (X_upper + tf.transpose(X_upper))

Answer 2

请参阅gdelab的答案：在Tensorflow 2.x中，您必须使用以下代码。

X_upper = tf.linalg.band_part(X, 0, -1)