Python PyTorch lu_solve用法及代码示例

本文简要介绍python语言中 torch.lu_solve 的用法。

用法:

torch.lu_solve(b, LU_data, LU_pivots, *, out=None) → Tensor

参数：

• b(Tensor) -大小为 (*, m, k) 的 RHS 张量，其中 * 是零个或多个批次维度。

• LU_data(Tensor) -从 torch.lu() 大小为 (*, m, m) 的 A 的旋转 LU 分解，其中 * 是零个或多个批次维度。

• LU_pivots(IntTensor) -LU 分解的主元来自 torch.lu() 的大小 (*, m) ，其中 * 是零个或多个批次维度。 LU_pivots 的批次尺寸必须等于 LU_data 的批次尺寸。

关键字参数：

out(Tensor,可选的) -输出张量。

使用来自 torch.lu() 的 A 的部分旋转 LU 分解返回线性系统 Ax = b 的 LU 求解。

此函数支持 float 、 double 、 cfloat 和 cdouble dtypes 用于 input 。

例子：

>>> A = torch.randn(2, 3, 3)
>>> b = torch.randn(2, 3, 1)
>>> A_LU = torch.lu(A)
>>> x = torch.lu_solve(b, *A_LU)
>>> torch.norm(torch.bmm(A, x) - b)
tensor(1.00000e-07 *
       2.8312)