Python PyTorch matrix_exp用法及代碼示例

本文簡要介紹python語言中 torch.matrix_exp 的用法。

用法:

torch.matrix_exp(input) → Tensor

參數：

input(Tensor) -輸入張量。

計算一個方陣或批次中每個方陣的矩陣 index 。對於矩陣 input ，矩陣 index 定義為

\mathrm{e}^\text{input} = \sum_{k=0}^\infty \text{input}^k / k!

實現基於：

巴德，P。布拉內斯，S。 Casas, F. 用優化的泰勒多項式近似計算矩陣 index 。數學 2019, 7, 1174。

例子：

>>> a = torch.randn(2, 2, 2)
>>> a[0, :, :] = torch.eye(2, 2)
>>> a[1, :, :] = 2 * torch.eye(2, 2)
>>> a
tensor([[[1., 0.],
         [0., 1.]],

        [[2., 0.],
         [0., 2.]]])
>>> torch.matrix_exp(a)
tensor([[[2.7183, 0.0000],
         [0.0000, 2.7183]],

         [[7.3891, 0.0000],
          [0.0000, 7.3891]]])

>>> import math
>>> x = torch.tensor([[0, math.pi/3], [-math.pi/3, 0]])
>>> x.matrix_exp() # should be [[cos(pi/3), sin(pi/3)], [-sin(pi/3), cos(pi/3)]]
tensor([[ 0.5000,  0.8660],
        [-0.8660,  0.5000]])