我的问题是：我有大量的（百万）大型矩阵要求逆，我想用TensorFlow来做。通常，这可能是一个相当困难的问题，但是我的矩阵稀疏，特别是它们具有（不规则）块对角线结构。因此，从数学上讲，可以通过执行一堆小得多的矩阵的逆来找到完整矩阵的逆，而这样做的速度要快得多。
但是，我想编写一些通用代码来进行此反演，其中块对角矩阵的结构和大小在问题之间会有所不同。因此，最好有一种算法能够找出块对角线结构本身并加以利用，并且可以将稀疏矩阵用作输入和输出（因为永远不需要存储成千上万的块外块） -对角线元素，从用户的角度来看，将块对角线的“包”保持在一起更加方便。
我看到TensorFlow有SparseTensor对象，但是我找不到太多可以使用它们的算法。我是否很幸运，并且已经存在用于块SparseTensors的不错的矩阵求逆算法？我想写一个应该不那么难，但是我宁愿不要重新发明轮子。
编辑：啊，我要提一下，对于所有要求逆的矩阵，块对角线结构都是完全相同的。因此，计划是将所有矩阵堆叠在一个巨大的3D张量中（无论如何，尽可能多地可容纳在RAM中）。