Python PyTorch inv_ex用法及代码示例

本文简要介绍python语言中 torch.linalg.inv_ex 的用法。

用法:

torch.linalg.inv_ex(A, *, check_errors=False, out=None)

参数：

• A(Tensor) -形状为 (*, n, n) 的张量，其中 * 是零个或多个由方阵组成的批量维度。

• check_errors(bool,可选的) -控制是否检查 info 的内容。默认值：False。

关键字参数：

out(tuple,可选的) -将输出写入的两个张量的元组。如果 None 则忽略。默认值：None。

如果方阵可逆，则计算它的逆矩阵。

返回一个命名元组 (inverse, info) 。 inverse 包含反转 A 的结果，info 存储 LAPACK 错误代码。

如果A不是可逆矩阵，或者它是一批矩阵，其中一个或多个不是可逆矩阵，则info为相应的矩阵存储一个正整数。正整数表示输入矩阵的 LU 分解的对角元素正好为零。 info补零表示反演成功。如果check_errors=True 和info 包含正整数，则抛出RuntimeError。

支持 float、double、cfloat 和 cdouble dtypes 的输入。还支持批量矩阵，如果 A 是批量矩阵，则输出具有相同的批量维度。

注意

如果 A 在 CUDA 设备上，则此函数可以将该设备与 CPU 同步。

警告

此函数是“experimental”，它可能会在未来的PyTorch 版本中更改。

例子：

>>> A = torch.randn(3, 3)
>>> Ainv, info = torch.linalg.inv_ex(A)
>>> torch.dist(torch.linalg.inv(A), Ainv)
tensor(0.)
>>> info
tensor(0, dtype=torch.int32)