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#
计算向量或矩阵的范数。 |
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计算向量范数。 |
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计算矩阵范数。 |
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是 |
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计算方阵的行列式。 |
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计算方阵行列式绝对值的符号和自然对数。 |
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根据矩阵范数计算矩阵的条件数。 |
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计算矩阵的数值秩。 |
分解#
求解器#
计算具有唯一解的方线性方程组的解。 |
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计算具有唯一解的三角线性方程组的解。 |
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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。 |
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计算线性方程组的最小二乘问题解。 |
矩阵函数#
计算方阵的矩阵指数。 |
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计算整数 n 次方方阵。 |
矩阵乘积#
计算两个三维向量的叉积。 |
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是 |
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计算两个向量批在某个维度上的点积。 |
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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。 |
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计算 Householder 矩阵乘积的前 n 列。 |
张量运算#
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计算方程组 torch.tensordot(A, X) = B 的解 X。 |
实验性函数#
计算复数 Hermitian 或实数对称正定矩阵的 Cholesky 分解。 |
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计算方阵的逆(如果可逆)。 |
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是 |
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是 |
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计算厄米或对称(可能不确定)矩阵的 LDL 分解的紧凑表示。 |
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是 |
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使用 LDL 分解计算线性方程组的解。 |