本文簡要介紹python語言中 torch.linalg.matrix_rank
的用法。
用法:
torch.linalg.matrix_rank(A, tol=None, hermitian=False, *, out=None) → Tensor
out(Tensor,可選的) -輸出張量。如果
None
則忽略。默認值:None
。計算矩陣的數值秩。
矩陣秩計算為大於指定
tol
閾值的奇異值(或在hermitian
= True
時為絕對值的特征值)的數量。支持 float、double、cfloat 和 cdouble dtypes 的輸入。還支持批量矩陣,如果
A
是批量矩陣,則輸出具有相同的批量維度。如果
hermitian
= True
,A
假設是 Hermitian 如果複數或對稱如果實數,但內部不檢查。相反,在計算中僅使用矩陣的下三角部分。如果未指定
tol
並且A
是維度矩陣(m, n)
,則公差設置為其中
hermitian
= True
時的絕對值特征值),而 是A
的 dtype 的 epsilon 值(參見torch.finfo
)。如果A
是一組矩陣,則tol
以這種方式為批次的每個元素計算。 是最大奇異值(或注意
如果
hermitian
= False
(默認),則使用奇異值分解torch.linalg.svd()
和hermitian
= True
時使用特征值分解torch.linalg.eigvalsh()
計算矩陣秩。當輸入在 CUDA 設備上時,此函數將該設備與 CPU 同步。例子:
>>> A = torch.eye(10) >>> torch.linalg.matrix_rank(A) tensor(10) >>> B = torch.eye(10) >>> B[0, 0] = 0 >>> torch.linalg.matrix_rank(B) tensor(9) >>> A = torch.randn(4, 3, 2) >>> torch.linalg.matrix_rank(A) tensor([2, 2, 2, 2]) >>> A = torch.randn(2, 4, 2, 3) >>> torch.linalg.matrix_rank(A) tensor([[2, 2, 2, 2], [2, 2, 2, 2]]) >>> A = torch.randn(2, 4, 3, 3, dtype=torch.complex64) >>> torch.linalg.matrix_rank(A) tensor([[3, 3, 3, 3], [3, 3, 3, 3]]) >>> torch.linalg.matrix_rank(A, hermitian=True) tensor([[3, 3, 3, 3], [3, 3, 3, 3]]) >>> torch.linalg.matrix_rank(A, tol=1.0) tensor([[3, 2, 2, 2], [1, 2, 1, 2]]) >>> torch.linalg.matrix_rank(A, tol=1.0, hermitian=True) tensor([[2, 2, 2, 1], [1, 2, 2, 2]])
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注:本文由純淨天空篩選整理自pytorch.org大神的英文原創作品 torch.linalg.matrix_rank。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。