不能将塔克分解中的秩定义为等于原始维数

Question

我试图用Tensorly的tucker将Tucker分解应用于T形状(500, 500, 3, 28)的张量T，我无法定义秩等于原始维度的秩，例如：

我能做到：

from tensorly.decomposition import tucker
tucker(T, [2, 2, 2, 27])

但当我从27岁变为28岁时：

tucker(T, [2, 2, 2, 28])

程序挂起。你知道为什么会这样吗

Answer 1

如果秩等于原始大小，则不能应用稀疏奇异值分解，展开时需要一个完整的（计算量大的）奇异值分解。通过设置init='random'可以绕过SVD，这就是为什么SVD更快的原因

Answer 2

有效的方法是在tucker调用中设置init='random'

我不知道到底为什么，但它奏效了