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，带有默认值 dim1= -2，dim2= -1。
det	计算方阵的行列式。
slogdet	计算方阵的行列式的绝对值的符号和自然对数。
cond	计算矩阵关于矩阵范数的条件数。
matrix_rank	计算矩阵的数值秩。

分解

cholesky	计算复埃尔米特矩阵或实对称正定矩阵的乔列斯基分解。
qr	计算矩阵的QR分解。
lu	计算具有部分选主元的矩阵的LU分解。
lu_factor	计算具有部分选主元的矩阵的 LU 分解的紧凑表示。
eig	计算方阵的特征值分解（如果存在）。
eigvals	计算方阵的特征值。
eigh	计算复赫mitte矩阵或实对称矩阵的特征值分解。
eigvalsh	计算复赫mitian矩阵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。

求解器

solve	计算具有唯一解的方形线性方程组的解。
solve_triangular	计算具有唯一解的三角线性方程组的解。
lu_solve	给定 LU 分解后，计算具有唯一解的方形单一方程组的解。
lstsq	计算线性方程组的最小二乘问题的解。

逆运算

inv	计算方阵的逆矩阵，如果该逆矩阵存在。
pinv	计算矩阵的伪逆（莫尔-彭罗斯逆）。

矩阵函数

matrix_exp	计算方阵的矩阵指数。
matrix_power	计算一个方阵的n次幂，其中整数为n。

矩阵乘积

cross	计算两个三维向量的叉积。
matmul	别名为 torch.matmul()
vecdot	计算两个向量批次在某一维度上的点积。
multi_dot	高效地乘以两个或多个矩阵，通过重新排序乘法操作以执行最少的算术运算。
householder_product	计算Householder矩阵乘积的前n列。

张量运算

tensorinv	计算torch.tensordot()的乘法逆元。
tensorsolve	计算系统torch.tensordot(A, X) = B的解X。

杂项

vander

生成一个范德蒙矩阵。

实验功能

cholesky_ex	计算复埃尔米特矩阵或实对称正定矩阵的乔列斯基分解。
inv_ex	计算矩阵的逆矩阵，前提是该矩阵是可逆的。
solve_ex	solve()的一个版本，除非check_errors= True，否则不执行错误检查。
lu_factor_ex	这是版本lu_factor()，除非check_errors= True，否则不会执行错误检查。
ldl_factor	计算赫米特矩阵或对称矩阵（可能是不定的）的 LDL 分解的紧凑表示。
ldl_factor_ex	这是版本ldl_factor()，除非check_errors= True，否则不会执行错误检查。
ldl_solve	计算线性方程组的解，使用LDL分解法。