torch.linalg.lstsq#

torch.linalg.lstsq(A, B, rcond=None, *, driver=None)#

计算线性方程组的最小二乘问题的解。

令 $\mathbb{K}$ 为 $\mathbb{R}$ 或 $\mathbb{C}$ ，对于线性系统 $AX = B$ ，其中 $A \in \mathbb{K}^{m \times n}, B \in \mathbb{K}^{m \times k}$ 的最小二乘问题定义为

\min_{X \in \mathbb{K}^{n \times k}} \|AX - B\|_F

其中 $\|-\|_F$ 表示 Frobenius 范数。

支持float、double、cfloat和cdouble数据类型的输入。也支持矩阵的批次，如果输入是矩阵的批次，则输出具有相同的批次维度。

driver 选择将要使用的后端函数。对于 CPU 输入，有效值为 ‘gels’、‘gelsy’、‘gelsd、‘gelss’。要在 CPU 上选择最佳驱动程序，请考虑以下几点：

如果 A 是良态的（其条件数不是太大），或者您不介意一些精度损失。
- 对于一般矩阵：‘gelsy’（带主元的 QR 分解）（默认）
- 如果 A 是满秩的：‘gels’（QR 分解）
如果 A 不是良态的。
- ‘gelsd’（三对角化和 SVD）
- 但是如果您遇到内存问题：‘gelss’（全 SVD）。

对于 CUDA 输入，唯一有效的驱动程序是 ‘gels’，它假定 A 是满秩的。

还可以参见这些驱动程序的完整描述。

rcond 用于确定 A 中矩阵的有效秩，当 driver 是 (‘gelsy’, ‘gelsd’, ‘gelss’) 之一时。在这种情况下，如果 $\sigma_i$ 是 A 的按降序排列的奇异值，当 $\sigma_i$ 小于或等于 $\text{rcond} \cdot \sigma_1$ 时， $\sigma_i$ 将向下舍入为零。如果 rcond= None（默认），则 rcond 设置为 A 的 dtype 的机器精度乘以 max(m, n)。

此函数在命名的四元组 (solution, residuals, rank, singular_values) 中返回问题的解和一些额外信息。对于形状分别为 (*, m, n) 和 (*, m, k) 的输入 A 和 B，它包含：

solution：最小二乘解。其形状为 (*, n, k)。
residuals：解的平方残差，即 $\|AX - B\|_F^2$ 。其形状为 (*, k)。当 m > n 且 A 中的每个矩阵都是满秩的时计算，否则为空张量。如果 A 是矩阵的批次，并且批次中的任何矩阵不是满秩的，则返回一个空张量。此行为在未来的 PyTorch 版本中可能会发生变化。
rank：A 中矩阵的秩的张量。其形状等于 A 的批次维度。当 driver 是 (‘gelsy’, ‘gelsd’, ‘gelss’) 之一时计算，否则为空张量。
singular_values：A 中矩阵的奇异值的张量。其形状为 (*, min(m, n))。当 driver 是 (‘gelsd’, ‘gelss’) 之一时计算，否则为空张量。

注意

此函数以比单独进行计算更快、更稳定的方式计算 X = A.pinverse() @ B。

警告

rcond 的默认值可能会在未来的 PyTorch 版本中更改。因此，建议使用固定值以避免潜在的破坏性更改。

参数

A (Tensor) – 左侧张量，形状为 (*, m, n)，其中 * 是零个或多个批次维度。
B (Tensor) – 右侧张量，形状为 (*, m, k)，其中 * 是零个或多个批次维度。
rcond (float, optional) – 用于确定 A 的有效秩。如果 rcond= None，则 rcond 设置为 A 的 dtype 的机器精度乘以 max(m, n)。默认值：None。

关键字参数

driver (str, optional) – 要使用的 LAPACK/MAGMA 方法的名称。如果为 None，则对 CPU 输入使用 ‘gelsy’，对 CUDA 输入使用 ‘gels’。默认值：None。

返回

一个命名的元组 (solution, residuals, rank, singular_values)。

示例

>>> A = torch.randn(1,3,3)
>>> A
tensor([[[-1.0838,  0.0225,  0.2275],
     [ 0.2438,  0.3844,  0.5499],
     [ 0.1175, -0.9102,  2.0870]]])
>>> B = torch.randn(2,3,3)
>>> B
tensor([[[-0.6772,  0.7758,  0.5109],
     [-1.4382,  1.3769,  1.1818],
     [-0.3450,  0.0806,  0.3967]],
    [[-1.3994, -0.1521, -0.1473],
     [ 1.9194,  1.0458,  0.6705],
     [-1.1802, -0.9796,  1.4086]]])
>>> X = torch.linalg.lstsq(A, B).solution # A is broadcasted to shape (2, 3, 3)
>>> torch.dist(X, torch.linalg.pinv(A) @ B)
tensor(1.5152e-06)

>>> S = torch.linalg.lstsq(A, B, driver='gelsd').singular_values
>>> torch.dist(S, torch.linalg.svdvals(A))
tensor(2.3842e-07)

>>> A[:, 0].zero_()  # Decrease the rank of A
>>> rank = torch.linalg.lstsq(A, B).rank
>>> rank
tensor([2])

torch.linalg.lstsq#

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