У меня проблема, связанная с вычислением обратной матрицы в интерфейсе Python TensorFlow версии 1.1.0 в Linux. Что я сейчас пытаюсь сделать, так это то, что у меня есть входной вектор как tensorflow.float64, скажем, S и значение V. Я увеличиваю вектор S, чтобы он был полиномиальным в форме и хотите выполнить регрессию для
V. Я предпочитаю вычислять линейную регрессию самостоятельно, а не использовать инфраструктуру из tensorflow, где регрессия выполняется как . Проблема возникает на
шаг, где обратное умножение исходной матрицы не дает тождества. Однако, если я подам
как постоянную матрицу, содержащую то же значение, что и предварительно обработанный ввод, результат на самом деле противоположен самому себе.
Приведенный ниже код представляет собой исполняемую версию с параметром control=True, включающим версию постоянной входной матрицы, где инверсия ведет себя правильно. При запуске программы выводятся три матрицы: исходная матрица, «обратная» на tf.matrix_inverse и умножение «обратной» на исходную матрицу с целью восстановления идентификатора. control=False дает ту же исходную матрицу, что и control=True, однако восстановленная «идентичность» неверна с control=False. Я подозреваю, что что-то не так с потоком данных во время предварительной обработки. Однако, ограниченный моим опытом работы с TensorFlow, я не могу его обнаружить. Не могли бы вы помочь, почему tf.matrix_inverse не работает должным образом?
import tensorflow as tf
import pprint
def matrixInverse( control=False ):
'''Compute inverse of a matrix.
Parameters
----------
control : bool
whether to use control group or not.
'''
X = tf.constant( [ [100. , 100., 100., 100.],
[ 101.75497118 , 92.84824314 , 95.09528336 , 103.24955959],
[ 92.33287485 , 95.86868862 , 84.70664178 , 107.9505686 ],
[ 85.86109085 , 99.05621029 , 94.24396596 , 119.60257907] ], dtype=tf.float64 )
# extract input X
s = tf.slice( X, [ 2, 0 ], [ 1, 4 ])
s = tf.squeeze(s)
s1 = tf.multiply( tf.ones( 4, dtype=tf.float64 ), s )
s2 = tf.multiply( s, s )
s3 = tf.multiply( tf.multiply( s, s ), s )
A = tf.concat( [ tf.ones( 4, dtype=tf.float64 ), s1, s2, s3 ], 0 )
A = tf.reshape( A, [ 4, 4 ] )
# filter only the first element in the selected row
itm = tf.constant( [ True, False, False, False ], dtype=tf.bool )
A = tf.boolean_mask( tf.transpose(A), itm )
if control:
ATA = tf.constant([[ 1.00000000e+00, 9.23328748e+01, 8.52535978e+03, 7.87170977e+05],
[ 9.23328748e+01, 8.52535978e+03, 7.87170977e+05, 7.26817593e+07],
[ 8.52535978e+03, 7.87170977e+05, 7.26817593e+07, 6.71091579e+09],
[ 7.87170977e+05, 7.26817593e+07, 6.71091579e+09, 6.19638148e+11]], dtype = tf.float64)
else:
ATA = tf.matmul( tf.transpose( A ), A )
inverseATA = tf.matrix_inverse( ATA )
sess = tf.Session()
pprint.pprint( sess.run( [ ATA, inverseATA, tf.matmul( ATA, inverseATA ) ] ) )
