torch.lu_solve

torch.lu_solve(b, LU_data, LU_pivots, *, out=None) → Tensor

使用 lu_factor() 返回的 A 的部分主元 LU 分解来求解线性系统 $Ax = b$ 的解。

此函数支持 input 的 float, double, cfloat 和 cdouble 数据类型。

警告

torch.lu_solve() 已弃用，推荐使用 torch.linalg.lu_solve()。 torch.lu_solve() 将在 PyTorch 的未来版本中被移除。 X = torch.lu_solve(B, LU, pivots) 应替换为

X = linalg.lu_solve(LU, pivots, B)

参数:

• b (Tensor) – 右侧张量，大小为 $(*, m, k)$，其中 $*$ 是零个或多个批次维度。

• LU_data (Tensor) – 来自 lu_factor() 的 A 的主元 LU 分解，大小为 $(*, m, m)$，其中 $*$ 是零个或多个批次维度。

• LU_pivots (IntTensor) – 来自 lu_factor() 的 LU 分解的主元，大小为 $(*, m)$，其中 $*$ 是零个或多个批次维度。 LU_pivots 的批次维度必须与 LU_data 的批次维度相等。

关键字参数:

out (Tensor, optional) – 输出张量。

示例

>>> A = torch.randn(2, 3, 3)
>>> b = torch.randn(2, 3, 1)
>>> LU, pivots = torch.linalg.lu_factor(A)
>>> x = torch.lu_solve(b, LU, pivots)
>>> torch.dist(A @ x, b)
tensor(1.00000e-07 *
       2.8312)