python - TensorFlow 特征值和特征向量

Question

我想在 TensorFlow 中使用特征值，但它使用“tf.self_adjoint_eig”给出了错误的特征值/特征向量

在下面的代码中，我试图恢复原始矩阵，但输出与原始矩阵不同，知道如何修复吗？

`A11 = tf.constant([[1, 3],[1, 1]], dtype=tf.float32)
[e1, W1] = tf.self_adjoint_eig(A11)
e1 = tf.diag(e1)
A11r = tf.matmul(tf.matmul(W1, e1), tf.matrix_inverse(W1))
A11: [[1. 3.]
[1. 1.]]
A11r: [[0.9999999 0.9999999]
[0.9999999 0.9999999]]` 

Answer 1

如果'tf.self_adjoint_eig'不是必须的，你可以这样做:

A11 = tf.constant([[1., 3.],[1., 1.]], dtype=tf.float32)
[e1, W1] = tf.linalg.eig(A11)
e1 = tf.linalg.diag(e1)
A11r = tf.matmul(tf.matmul(W1, e1), tf.linalg.inv(W1))
A11: [[1. 3.]
[1. 1.]]
A11r: [[0.9999999 0.9999999]
[0.9999999 0.9999999]]

试着把 tf.linalg.function_name()
以下是与您的相比的结果。

Input: A11
Output: <tf.Tensor: shape=(2, 2), dtype=float32, numpy=
array([[1., 3.],
       [1., 1.]], dtype=float32)>

Input: A11r
Output: <tf.Tensor: shape=(2, 2), dtype=complex64, numpy=
array([[1.0000001+0.j, 3.0000005+0.j],
       [1.       +0.j, 1.       +0.j]], dtype=complex64)>

Here are what I'm getting as errors, and check to see for 'import tensorflow as tf'

1. AttributeError: module 'tensortlow' has no attribute 'self_adjoint_eig'
2. AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'diag'
3. AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'matrix_inverse'