求张量f中（许多）稀疏（但块对角）矩阵的逆

Question

我的问题是：我有一个非常大的数（百万）的大矩阵要反转，我想用TensorFlow来做。一般来说，这可能是一个相当困难的问题，但我的矩阵是稀疏的，特别是他们有一个（不规则）块对角结构。所以从数学上讲，一个人可以通过做一堆小得多的矩阵的逆来找到完整矩阵的逆，这要快得多。你知道吗

然而，我想写一些通用代码来做这个反演，其中块对角矩阵的结构和大小将因问题而异。因此，最好有一种算法，它可以计算出块对角结构本身并加以利用，并且可以将稀疏矩阵作为输入和输出（因为不需要存储大量的非块对角元素，而且将块对角“包”放在一起更方便，从用户的角度）。你知道吗

我看到TensorFlow有SparseTensor对象，但是我找不到太多可以使用它们的算法。我很幸运，一个很好的矩阵反演算法块稀疏传感器已经存在？我想写一本应该不那么难，但我宁愿不重新发明轮子。你知道吗

编辑：啊，我应该提到的块对角线结构将是完全相同的所有矩阵被倒置。所以我们的计划是把所有的矩阵叠加在一个巨大的三维张量中（不管怎样，尽可能多的矩阵都可以放入RAM中）。你知道吗