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#
计算向量或矩阵范数。 |
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计算向量范数。 |
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计算矩阵范数。 |
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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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计算矩阵相对于矩阵范数的条件数。 |
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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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给定 LU 分解,计算具有唯一解的方线性方程组的解。 |
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计算线性方程组的最小二乘问题的解。 |
矩阵函数#
计算方阵的矩阵指数。 |
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计算方阵的 n 次幂(n 为整数)。 |
矩阵乘积#
计算两个 3 维向量的叉积。 |
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计算两个向量批次在某个维度上的点积。 |
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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。 |
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计算 Householder 矩阵乘积的前 n 列。 |
张量运算#
计算 |
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计算系统 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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如果方阵可逆,则计算其逆。 |
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这是 |
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计算 Hermitian 或对称(可能不确定)矩阵的 LDL 分解的紧凑表示。 |
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这是 |
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使用 LDL 分解计算线性方程组的解。 |