torch.linalg.inv_ex

torch.linalg.inv_ex(A, *, check_errors=False, out=None)

计算方阵的逆，前提是该方阵是可逆的。

返回一个命名元组 (inverse, info)。 inverse 包含对 A 求逆的结果，而 info 存储 LAPACK 错误码。

如果 A 不是可逆矩阵，或者它是一个矩阵批次且其中一个或多个不是可逆矩阵，则 info 将存储对应矩阵的一个正整数。该正整数表示输入矩阵的 LU 分解中一个为零的对角元素。 info 全部为零表示求逆成功。如果 check_errors=True 且 info 包含正整数，则会抛出 RuntimeError。

支持浮点 (float)、双精度浮点 (double)、复数浮点 (cfloat) 和复数双精度浮点 (cdouble) 数据类型。还支持矩阵批处理，如果 `A` 是一个矩阵批处理，则输出具有相同的批处理维度。

注意

当输入在 CUDA 设备上时，此函数仅在 check_errors= True 时进行同步。

警告

此函数是“实验性的”，未来 PyTorch 版本中可能会发生变化。

另请参阅

torch.linalg.inv() 是一个 NumPy 兼容的变体，它总是检查错误。

参数

• A (Tensor) – 形状为 (*, n, n) 的张量，其中 * 是零个或多个批次维度，由方阵组成。

• check_errors (bool, optional) – 控制是否检查 info 的内容。默认为 False。

关键字参数

out (tuple, optional) – 用于写入输出的两个张量的元组。如果为 None 则忽略。默认为 None。

示例

>>> A = torch.randn(3, 3)
>>> Ainv, info = torch.linalg.inv_ex(A)
>>> torch.dist(torch.linalg.inv(A), Ainv)
tensor(0.)
>>> info
tensor(0, dtype=torch.int32)