无法将Tucker分解中的等级定义为与原始维度相等

Question

我正在尝试使用Tensorly的tucker对shape (500, 500, 3, 28)的张量T应用塔克分解，但是我不能定义等级等于原始维度的等级，例如：

我可以这样做：

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

但是当我把27改成28：

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

程序挂起。你知道为什么会发生这种情况吗？

Answer 1

如果秩等于原始大小，则不能应用稀疏SVD，并且在展开时需要完整的(计算量大的) SVD。通过设置init='random'，您可以绕过奇异值分解，这就是它更快的原因。

Answer 2

起作用的是在tucker调用中设置init='random'。

虽然不知道具体原因，但它确实起作用了。