Python PyTorch svdvals用法及代碼示例

本文簡要介紹python語言中 torch.linalg.svdvals 的用法。

用法:

torch.linalg.svdvals(A, *, out=None) → Tensor

參數：

A(Tensor) -形狀為 (*, m, n) 的張量，其中 * 是零個或多個批次維度。

關鍵字參數：

out(Tensor,可選的) -輸出張量。如果 None 則忽略。默認值：None。

返回：

一個實值張量，即使 A 是複數。

計算矩陣的奇異值。

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。

奇異值按降序返回。

注意

這個函數相當於 NumPy 的 linalg.svd(A, compute_uv=False) 。

注意

當輸入在 CUDA 設備上時，此函數將該設備與 CPU 同步。

例子：

>>> A = torch.randn(5, 3)
>>> S = torch.linalg.svdvals(A)
>>> S
tensor([2.5139, 2.1087, 1.1066])

>>> torch.dist(S, torch.linalg.svd(A, full_matrices=False).S)
tensor(2.4576e-07)