Python张量parafac返回ValueError答案

【问题标题】：Python tensorly parafac returning ValueErrorPython张量parafac返回ValueError
【发布时间】：2021-05-06 10:05:35
【问题描述】：

我有一组人造数据（由显式数学函数生成）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（并且刚刚再次更新）张量库：

pip3 install -U tensorly

但是，当我在 Jupyter 笔记本中运行相同的代码时，它会按预期工作。我通过 Pip 安装的内容与 Jupyter 笔记本的 IPython 中的内容似乎有所不同。有人可以帮忙吗？

【问题讨论】：

标签： python-3.x jupyter-notebook tensorly

【解决方案1】：

在最新版本的 TensorLy 中，parafac 返回一个充当元组（权重，因子）的 CPTensor：除了分解的因子之外，您还可以获得一个权重向量。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，如果您想将每个因子显式存储在变量中，如您的示例所示：

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

【讨论】：

优秀的答案让。这解释了我在两个版本之间看到的行为差异。谢谢。