可能的张量流cholesky_solve不一致？

Question

我正在尝试使用 tensorflow.cholesky_solve 求解线性方程组，但得到了一些意想不到的结果。

我编写了一个脚本来比较一个非常简单的线性系统的输出与简单的矩阵求逆，例如 tensorflow.matrix_inverse、基于非 Cholesky 的矩阵方程求解器 tensorflow.matrix_solve 和 tensorflow.cholesky_solve。

根据我对链接的文档的理解，这三种情况都应该产生单位矩阵除以 2 的解，但tensorflow.cholesky_solve 的情况并非如此。也许我误解了文档？

import tensorflow as tf

I = tf.eye(2, dtype=tf.float32)
X = 2 * tf.eye(2, dtype=tf.float32)
X_inv = tf.matrix_inverse(X)
X_solve = tf.matrix_solve(X, I)
X_chol_solve = tf.cholesky_solve(tf.cholesky(X), I)

with tf.Session() as sess:
    for x in [X_inv, X_solve, X_chol_solve]:
        print('{}:\n{}'.format(x.name, sess.run(x)))
        print

产出输出：

MatrixInverse:0:
[[ 0.5  0. ]
 [ 0.   0.5]]

MatrixSolve:0:
[[ 0.5  0. ]
 [ 0.   0.5]]

cholesky_solve/MatrixTriangularSolve_1:0:
[[ 1.  0.]
 [ 0.  1.]]


Process finished with exit code 0

Answer 1

我认为这是一个错误。注意结果如何甚至不依赖于RHS，除非RHS = 0，在这种情况下你得到nan 而不是0。请在 GitHub 上报告。