Python tensorly parafac 返回 ValueError

问题描述

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)