Python mxnet.symbol.linalg_det用法及代码示例

用法:
mxnet.symbol.linalg_det(A=None, name=None, attr=None, out=None, **kwargs)

参数：

A：(Symbol) - 方阵张量
name：(string, optional.) - 结果符号的名称。

结果符号。

返回类型：

Symbol

计算矩阵的行列式。输入是一个张量 A 的维度 n >= 2 。

如果 n=2 ， A 是方阵。我们计算：

out = det(A)

如果 n>2 ， det 对所有输入的尾随两个维度分别执行(批处理模式)。

注意：

该运算符仅支持 float32 和 float64 数据类型。

注意：

当 A 不可逆时没有后向梯度(相当于 det(A) = 0)，因为在浮点计算中很少遇到零，并且当 A 不可逆时，关于行列式梯度的 Jacobi 公式计算效率不高.

例子：

Single matrix determinant
A = [[1., 4.], [2., 3.]]
det(A) = [-5.]

Batch matrix determinant
A = [[[1., 4.], [2., 3.]],
     [[2., 3.], [1., 4.]]]
det(A) = [-5., 5.]

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自apache.org大神的英文原创作品 mxnet.symbol.linalg_det。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

用法:

参数：

返回：

返回类型：

注意：

注意：