torch.linalg.svdvals

torch.linalg.svdvals(A, *, driver=None, out=None) → Tensor

计算矩阵的奇异值。

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

奇异值按降序返回。

注意

此函数等同于 NumPy 的 linalg.svd(A, compute_uv=False)。

注意

当输入位于 CUDA 设备上时，此函数会将该设备与 CPU 同步。

另请参阅

torch.linalg.svd() 计算完整的奇异值分解。

参数

A (Tensor) – 形状为 (*, m, n) 的 tensor，其中 * 是零个或多个批处理维度。

关键字参数

• driver (str, 可选) – 要使用的 cuSOLVER 方法名称。此关键字参数仅对 CUDA 输入有效。可用选项为：None、gesvd、gesvdj 和 gesvda。详情请查阅 torch.linalg.svd()。默认值：None。

• out (Tensor, 可选) – 输出 tensor。如果为 None 则忽略。默认值：None。

返回值

一个实值 tensor，即使 A 是复数。

示例

>>> A = torch.randn(5, 3)
>>> S = torch.linalg.svdvals(A)
>>> S
tensor([2.5139, 2.1087, 1.1066])

>>> torch.dist(S, torch.linalg.svd(A, full_matrices=False).S)
tensor(2.4576e-07)