Tensorflow对称矩阵
问题描述：
我想创建一个n * n对称矩阵并在TensorFlow中训练这个矩阵。实际上，我应该只训练（n + 1）* n/2个参数。我应该怎么做？Tensorflow对称矩阵
我看到一些先前线程这表明执行以下操作：
X = tf.Variable（tf.random_uniform（[d，d]，MINVAL = - 1，MAXVAL = 0.1，D型细胞= TF。 float64））
X_symm = 0.5 *（X + tf.transpose（X））
然而，这意味着我必须培养ñn个变量，不是n（N + 1）/ 2个变量。
即使没有功能来实现这一点，自行编写的代码的补丁将帮助！
谢谢！
答
您可以使用tf.matrix_band_part(input, 0, -1)创建从一个起点上三角矩阵，所以这段代码将允许你火车上n(n+1)/2变量虽然它有你创建n*n：
X = tf.Variable(tf.random_uniform([d,d], minval=-.1, maxval=.1, dtype=tf.float64))
X_upper = tf.matrix_band_part(X, 0, -1)
X_symm = 0.5 * (X_upper + tf.transpose(X_upper))
使用答案从另一个问题来看，并不意味着你正在训练两倍的变量。仍然有相同数量的*度。 – Aaron