torch.linalg

常见的线性代数运算。

请参阅线性代数（torch.linalg）以了解一些常见的数值边缘情况。

矩阵属性

norm	计算向量或矩阵的范数。
vector_norm	计算向量范数。
matrix_norm	计算矩阵范数。
diagonal	torch.diagonal() 的别名，默认值 dim1 = -2， dim2 = -1。
det	计算方阵的行列式。
slogdet	计算方阵行列式的绝对值的符号和自然对数。
cond	计算矩阵相对于矩阵范数的条件数。
matrix_rank	计算矩阵的数值秩。

分解

cholesky	计算复数厄米或实对称正定矩阵的 Cholesky 分解。
qr	计算矩阵的 QR 分解。
lu	计算矩阵的带部分选主元的 LU 分解。
lu_factor	计算矩阵带部分选主元的 LU 分解的紧凑表示。
eig	计算存在时平方矩阵的特征值分解。
eigvals	计算平方矩阵的特征值。
eigh	计算复数厄米或实对称矩阵的特征值分解。
eigvalsh	计算复数厄米或实对称矩阵的特征值。
svd	计算矩阵的奇异值分解（SVD）。
svdvals	计算矩阵的奇异值。

解算器

solve	计算具有唯一解的平方线性方程组的解。
solve_triangular	计算具有唯一解的三角形线性方程组的解。
lu_solve	在给定 LU 分解的情况下，计算具有唯一解的平方线性方程组的解。
lstsq	计算线性方程组的最小二乘问题的解。

逆运算

inv	如果存在，计算方阵的逆。
pinv	计算矩阵的伪逆（摩尔-彭罗斯逆）。

矩阵函数 ¶

matrix_exp	计算方阵的矩阵指数。
matrix_power	计算整数 n 的方阵 n 次幂。

矩阵乘积 ¶

cross	计算两个三维向量的叉积。
matmul	torch.matmul() 的别名。
vecdot	沿着维度计算两个向量批次的点积。
multi_dot	通过重新排序乘法，以最少的算术运算高效地乘以两个或多个矩阵。
householder_product	计算 Householder 矩阵乘积的前 n 列。

张量运算 §

tensorinv	计算表达式 torch.tensordot() 的乘法逆。
tensorsolve	计算满足 torch.tensordot(A, X) = B 的解 X。

杂项

vander

生成 Vandermonde 矩阵。

实验函数 ¶

cholesky_ex	计算复数厄米或实对称正定矩阵的 Cholesky 分解。
inv_ex	如果一个方阵是可逆的，则计算其逆矩阵。
solve_ex	一种不执行错误检查的 solve() 版本，除非 check_errors = True。
lu_factor_ex	这是一个不执行错误检查的 lu_factor() 版本，除非 check_errors = True。
ldl_factor	计算一个厄米或对称（可能是不定的）矩阵的 LDL 分解的紧凑表示。
ldl_factor_ex	这是一个不执行错误检查的 ldl_factor() 版本，除非 check_errors = True。
ldl_solve	使用 LDL 分解法求解线性方程组的解。