torch.logdet

torch.logdet(input) → Tensor

计算方阵或方阵批次的日志行列式。

如果输入的行列式为零，则返回 -inf，如果输入的行列式为负，则返回 NaN。

注意

通过 logdet() 的反向传播在 input 不可逆时内部使用 SVD 结果。在这种情况下，通过 logdet() 的双重反向传播在 input 没有不同的奇异值时将不稳定。有关详细信息，请参阅 torch.linalg.svd()。

另请参阅

torch.linalg.slogdet() 计算实值（或复数）方阵的行列式的符号（或角度）和绝对值的自然对数。

参数

input (Tensor) – 大小为 (*, n, n) 的输入张量，其中 * 为零个或多个批次维度。

示例

>>> A = torch.randn(3, 3)
>>> torch.det(A)
tensor(0.2611)
>>> torch.logdet(A)
tensor(-1.3430)
>>> A
tensor([[[ 0.9254, -0.6213],
         [-0.5787,  1.6843]],

        [[ 0.3242, -0.9665],
         [ 0.4539, -0.0887]],

        [[ 1.1336, -0.4025],
         [-0.7089,  0.9032]]])
>>> A.det()
tensor([1.1990, 0.4099, 0.7386])
>>> A.det().log()
tensor([ 0.1815, -0.8917, -0.3031])