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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

常见的线性代数操作。

有关常见数值边缘情况,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

计算矩阵相对于矩阵范数的条件数。

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

计算矩阵带有部分主元分解的 LU 分解。

lu_factor

计算矩阵带有部分主元分解的 LU 分解的紧凑表示。

eig

如果存在,计算方阵的特征值分解。

eigvals

计算方阵的特征值。

eigh

计算复数 Hermitian 或实数对称矩阵的特征值分解。

eigvalsh

计算复数 Hermitian 或实数对称矩阵的特征值。

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

给定 LU 分解,计算具有唯一解的方线性方程组的解。

lstsq

计算线性方程组的最小二乘问题的解。

#

inv

如果存在,计算方阵的逆。

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

计算方阵的 n 次幂(n 为整数)。

矩阵乘积#

cross

计算两个 3 维向量的叉积。

matmul

torch.matmul() 的别名

vecdot

计算两个向量批次在某个维度上的点积。

multi_dot

通过重新排序乘法,高效地将两个或更多矩阵相乘,以执行最少量的算术运算。

householder_product

计算 Householder 矩阵乘积的前 n 列。

张量运算#

tensorinv

计算 torch.tensordot() 的乘法逆。

tensorsolve

计算系统 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

如果方阵可逆,则计算其逆。

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

这是 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 Hermitian 或对称(可能不确定)矩阵的 LDL 分解的紧凑表示。

ldl_factor_ex

这是 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。