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torch.linalg#

创建于:2020年8月7日 | 最后更新于:2025年6月17日

常用的线性代数运算。

有关一些常见的数值边缘情况,请参阅 线性代数 (torch.linalg)

矩阵属性#

norm

计算向量或矩阵的范数。

vector_norm

计算向量范数。

matrix_norm

计算矩阵范数。

diagonal

torch.diagonal() 的别名,默认值为 dim1= -2dim2= -1

det

计算方阵的行列式。

slogdet

计算方阵行列式绝对值的符号和自然对数。

cond

根据矩阵范数计算矩阵的条件数。

matrix_rank

计算矩阵的数值秩。

分解#

cholesky

计算复数 Hermitian 或实数对称正定矩阵的 Cholesky 分解。

qr

计算矩阵的 QR 分解。

lu

计算带部分主元的 LU 分解矩阵。

lu_factor

计算矩阵带部分主元的 LU 分解的紧凑表示。

eig

计算方阵的特征值分解(如果存在)。

eigvals

计算方阵的特征值。

eigh

计算复共轭厄米矩阵或实对称矩阵的特征值分解。

eigvalsh

计算复共轭厄米矩阵或实对称矩阵的特征值。

svd

计算矩阵的奇异值分解 (SVD)。

svdvals

计算矩阵的奇异值。

求解器#

solve

计算具有唯一解的方线性方程组的解。

solve_triangular

计算具有唯一解的三角线性方程组的解。

lu_solve

在给定 LU 分解的情况下,计算具有唯一解的方阵线性方程组的解。

lstsq

计算线性方程组的最小二乘问题解。

#

inv

计算方阵的逆(如果存在)。

pinv

计算矩阵的伪逆(Moore-Penrose 逆)。

矩阵函数#

matrix_exp

计算方阵的矩阵指数。

matrix_power

计算整数 n 次方方阵。

矩阵乘积#

cross

计算两个三维向量的叉积。

matmul

torch.matmul() 的别名

vecdot

计算两个向量批在某个维度上的点积。

multi_dot

通过重新排列乘法顺序,以执行最少算术运算的方式,高效地将两个或多个矩阵相乘。

householder_product

计算 Householder 矩阵乘积的前 n 列。

张量运算#

tensorinv

torch.tensordot() 的乘法逆。

tensorsolve

计算方程组 torch.tensordot(A, X) = B 的解 X

杂项#

vander

生成 Vandermonde 矩阵。

实验性函数#

cholesky_ex

计算复数 Hermitian 或实数对称正定矩阵的 Cholesky 分解。

inv_ex

计算方阵的逆(如果可逆)。

solve_ex

solve() 的一个版本,除非 check_errors= True,否则不执行错误检查。

lu_factor_ex

lu_factor() 的一个版本,除非 check_errors= True,否则不执行错误检查。

ldl_factor

计算厄米或对称(可能不确定)矩阵的 LDL 分解的紧凑表示。

ldl_factor_ex

ldl_factor() 的一个版本,除非 check_errors= True,否则不执行错误检查。

ldl_solve

使用 LDL 分解计算线性方程组的解。