Python tensorly parafac 返回 ValueError

Question

我有一组人造数据（从显式数学函数生成）存储在名为 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（并再次更新）tensorly 库：

pip3 install -U tensorly

但是，当我运行在 Jupyter notebook 中使用相同的代码时，它按预期工作。看来我通过 Pip 安装的内容与 Jupyter notebook 的 IPython 中的内容有所不同。有人可以帮忙吗？

Answer 1

在最新版本的TensorLy中，parafac returns一个CPTensor作为一个元组（权重，因子）：除了分解的因子，你还得到一个向量权重。这是因为CP分解将原始张量表示为rank-1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，如果您想像示例中那样将每个因素显式存储在变量中：

weights, (A1, A2, A3) = parafac(tensor, rank)

Python tensorly parafac 返回 ValueError

Python tensorly parafac returning ValueError

python-3.x

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tensorly