torch.linalg.inv_ex ¶ torch.linalg.inv_ex 的文档 torch.linalg.inv_ex 函数用于计算矩阵的逆。

torch.linalg.inv_ex(A, *, check_errors=False, out=None) ¶ torch.linalg.inv_ex(A, *, 检查错误=False, 输出=None) ¶

计算可逆的方阵的逆。

返回一个 namedtuple (inverse, info) . inverse 包含了反转 A 的结果， info 存储 LAPACK 错误代码。

如果 A 不是一个可逆矩阵，或者它是一个矩阵批处理，并且其中之一或多个矩阵不可逆，那么 info 存储对应矩阵的正整数。正整数表示输入矩阵 LU 分解中的零对角线元素。 info 全部为零表示反转成功。如果 check_errors=True 和 info 包含正整数，则抛出 RuntimeError。

支持输入 float、double、cfloat 和 cdouble 数据类型。也支持矩阵批处理，如果 A 是矩阵批，则输出具有相同的批维度。

注意

当输入位于 CUDA 设备上时，此函数仅在 check_errors = True 时同步。

警告

此函数为“实验性”的，它可能在未来的 PyTorch 版本中发生变化。

参见

torch.linalg.inv() 是一个与 NumPy 兼容的变体，它始终检查错误。

参数:

• 一个 (张量) – 形状为 (*, n, n) 的张量，其中 * 是零个或多个批处理维度，包含方阵。

• check_errors（布尔值，可选）- 控制是否检查 info 的内容。默认：False。

关键字参数:

out（元组，可选）- 两个 tensor 的元组，用于写入输出。如果为 None 则忽略。默认：None。

示例：

>>> 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)