torch.linalg

常见的线性代数操作。

参见 线性代数 (torch.linalg) 以了解一些常见的数值边缘情况。

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。
对角线	别名 torch.diagonal() 默认值 dim1= -2, dim2= -1。
det	计算方阵的行列式。
slogdet	计算方阵行列式的符号和对数绝对值。
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	计算复数埃尔米特矩阵或实对称正定矩阵的Cholesky分解。
qr	计算矩阵的QR分解。
lu	计算矩阵的LU分解（部分主元法）。
lu_factor	计算矩阵的LU分解的部分旋转的紧凑表示。
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	计算复数厄米矩阵或实对称矩阵的特征值分解。
eigvalsh	计算复数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形线性方程组的解。
solve_triangular	计算具有唯一解的三角线性方程组的解。
lu_solve	计算具有唯一解的方阵线性方程组的解，给定LU分解。
lstsq	计算线性方程组的最小二乘问题的解。

逆矩阵

inv	如果存在，计算方阵的逆矩阵。
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，其中n为整数。

矩阵产品

cross	计算两个三维向量的叉积。
matmul	别名 torch.matmul()
vecdot	计算两个向量批次沿某一维度的点积。
multi_dot	通过重新排序乘法操作，使得执行的算术运算最少，从而高效地对两个或更多矩阵进行乘法运算。
householder_product	计算Householder矩阵乘积的前n列。

张量操作

tensorinv	计算 torch.tensordot() 的乘法逆元。
tensorsolve	计算系统 torch.tensordot(A, X) = B 的解 X。

杂项

vander

生成一个范德蒙矩阵。

实验性功能

cholesky_ex	计算复数埃尔米特矩阵或实对称正定矩阵的Cholesky分解。
inv_ex	如果方阵可逆，则计算其逆矩阵。
solve_ex	一个不执行错误检查的 solve() 版本，除非 check_errors= True。
lu_factor_ex	这是一个不执行错误检查的 lu_factor() 版本，除非 check_errors= True。
ldl_factor	计算Hermitian或对称（可能是非定）矩阵的LDL分解的紧凑表示。
ldl_factor_ex	这是一个不执行错误检查的 ldl_factor() 版本，除非 check_errors= True。
ldl_solve	使用LDL分解计算线性方程组的解。