Optimization 使用Pytork加速带边界的线性最小二乘优化？
我用它来运行一些线性最小二乘优化，一切都很好，但有点慢。我的A矩阵通常大小约为100 x 10000，且稀疏（稀疏度通常约为50%）。解的边界是关键的。考虑到我的容忍度，lsq_-linear通常会在10秒钟内解决问题，加快速度将非常有助于运行许多优化 我在年读过关于使用GPU加速来加速线性代数运算的书。它看起来像PyTorch手柄（torch称之为张量），这很好。然而，我一直在挖掘，特别是和包，我没有发现任何东西似乎能够做有界的线性最小二乘优化Optimization 使用Pytork加速带边界的线性最小二乘优化？,optimization,scipy,pytorch,torch,scipy-optimize,Optimization,Scipy,Pytorch,Torch,Scipy Optimize,我用它来运行一些线性最小二乘优化，一切都很好，但有点慢。我的A矩阵通常大小约为100 x 10000，且稀疏（稀疏度通常约为50%）。解的边界是关键的。考虑到我的容忍度，lsq_-linear通常会在10秒钟内解决问题，加快速度将非常有助于运行许多优化 我在年读过关于使用GPU加速来加速线性代数运算的书。它看起来像PyTorch手柄（torch称之为张量），这很好。然而，我一直在挖掘，特别是和包，我没有发现任何东西似乎能够做有界的线性最小二乘优化 是否有一种torch方法可以使用scipy.o
- 是否有一种torch方法可以使用scipy.optimize.lsq_linear这样的边界进行线性最小二乘优化
- 是否有其他方法加快lsq_线性或以更快的方式执行优化