使用tensorflow实现矩阵分解方式

(编辑：jimmy 日期: 2024/11/19 浏览：3 次 )

采用最小二乘的求逆方法在大部分情况下是低效率的。特别地，当局镇非常大时效率更低。另外一种实现方法是矩阵分解，此方法使用tensorflow内建的Cholesky矩阵分解法。Cholesky矩阵分解法把一个矩阵分解为上三角矩阵和下三角矩阵，L和L'。求解Ax=b，改写成LL'=b。首先求解Ly=b，然后求解L'x=y得到系数矩阵。

1. 导入编程库，初始化计算图，生成数据集。接着获取矩阵A和b。

> import matplotlib.pyplot as plt
> import numpy as np

> import tensorflow as tf

> from tensorflow.python.framework import ops
> ops.reset_default_graph()

> sess=tf.Session()

> x_vals=np.linspace(0,10,100)

> y_vals=x_vals+np.random.normal(0,1,100)

> x_vals_column=np.transpose(np.matrix(x_vals))
> ones_column=np.transpose(np.matrix(np.repeat(1,100)))
> A=np.column_stack((x_vals_column,ones_column))
> b=np.transpose(np.matrix(y_vals))
> A_tensor=tf.constant(A)

> b_tensor=tf.constant(b)

2. 找到方阵的Cholesky矩阵分解。

注意：tensorflow的cholesky（）函数仅仅返回矩阵分解的下三角矩阵，因为上三角矩阵是下三角矩阵的转置矩阵。

> tA_A=tf.matmul(tf.transpose(A_tensor),A_tensor)
> L=tf.cholesky(tA_A)
> tA_b=tf.matmul(tf.transpose(A_tensor),b)
> sol1=tf.matrix_solve(L,tA_b)

> sol2=tf.matrix_solve(tf.transpose(L),sol1)

3. 抽取系数

> solution_eval=sess.run(sol2)
> solution_eval
array([[1.01379067],
    [0.02290901]])
> slope=solution_eval[0][0]
> y_intercept=solution_eval[1][0]
> print('slope:'+str(slope))
slope:1.0137906744047482
> print('y_intercept:'+str(y_intercept))
y_intercept:0.022909011828880693
> best_fit=[]
> for i in x_vals:
...  best_fit.append(slope*i+y_intercept)
...
> plt.plot(x_vals,y_vals,'o',label='Data')
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000001E0A58DD9B0>]
> plt.plot(x_vals,best_fit,'r-',label='Best fit line',linewidth=3)
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000001E0A2DFAF98>]
> plt.legend(loc='upper left')
<matplotlib.legend.Legend object at 0x000001E0A58F03C8>

> plt.show()

以上这篇使用tensorflow实现矩阵分解方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

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