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])