PyTorch, как факторизовать матрицу, пока не получится 1 матрица, которая не изменится?

Если вы знаете A и C, вы можете вычислить B как B = [email protected](C)

Вы можете определить C, добавить его в оптимизатор (например, SGD ), а затем минимизировать некоторое расстояние (например, MSELoss) между Ai = Bi @ C на каждой итерации. Вот минимальный пример:

C = torch.rand(m,n)
optimizer = torch.optim.SGD([C], lr=0.1)

for a, b in zip(A,B):
    loss = F.mse(a, b@C)
    optimizer.zero_grad()    
    loss.backward()
    optimizer.step()