我们在 matlab 中有一个大小为 308 x 22 x 29 x 12 x 492020 的张量 它相当大。我们对其进行了分解，效果很好。现在我们正在尝试将其重建以获得一些预测。当我们运行它时，当我们对最后一个维度进行乘法时，它会因内存不足而崩溃。
我试图将张量展平为 2 x 2 矩阵以使重建更容易。我找不到办法做到这一点，我尝试在 matlab 中使用 reshape 函数但没有成功。所以基本上我想知道matlab中将(308 x 22 x 29 x 12 x 492020)张量转换为2D矩阵的方法。
只是为了进一步解释一下数据。我们有一个搜索购买汽车的用户数据库。我们想做推荐模型。我们创建了一个具有 5 个维度的张量:308(车型)x 22(车身类型)x 29(价格类别)x 12(制造年份)x 492020(用户)。然后，我们运行张量分解，现在可以在最后分解的维度上进行聚类，通过搜索对用户进行分组，并构建一些搜索日志依赖项。到这里我们都还好。现在我们想要从分解的版本中重建张量，以获得一些新的记录作为预测。鉴于张量很大，我们需要一种将其展平以执行重建的方法，如果有人可以分享一些如何执行此操作的示例 matlab 代码，那就太好了，因为我对 matlab 相对较新。所以我想将 5D 张量转换为 2D
最佳答案
如果 MATLAB 变量列表中有巨大的 5D 张量，并且您能够访问其中的各个元素，例如 MyTensor(123,17,15,4,123456) 那么您就可以做到这一点，如果你有足够的存储空间。我没有处理这种大小的任何数据的经验，但如果您可以访问它，那么您就可以重建它。如果您将所有内容逐个元素或逐个切片或 n 维超切片逐个 super 切片写入磁盘，以使用流水号分隔文件，然后以正确的顺序从这些文件加载和重建元素/切片/ super 切片，那么你就会得到二维矩阵。如果元素访问适用于您的 5D 张量，我将首先创建一个小型 5D 矩阵并将其转换为 2D 矩阵，以查看维度是否按正确的顺序排列，仅使用也适用于您的巨大 5D 张量的访问方法。之后，您可以使用完全相同的代码重建巨大的 5D 张量。
关于multidimensional-array - 我在 matlab 中重建分解张量时遇到问题，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/10673899/