torch.lu_solve

torch.lu_solve(b, LU_data, LU_pivots, *, out=None) → Tensor

返回使用来自 lu_factor() 的 A 的部分主元 LU 分解的线性系统 $Ax = b$ 的 LU 解。

此函数支持 float、 double、 cfloat 和 cdouble 数据类型用于 input。

警告

torch.lu_solve() 已弃用，推荐使用 torch.linalg.lu_solve()。torch.lu_solve() 将在未来的 PyTorch 版本中移除。X = torch.lu_solve(B, LU, pivots) 应替换为

X = linalg.lu_solve(LU, pivots, B)

参数

• b (Tensor) – RHS 张量，大小为 $(*, m, k)$，其中 $*$ 是零个或多个批次维度。

• LU_data (Tensor) – 来自 lu_factor() 的 A 的主元 LU 分解，大小为 $(*, m, m)$，其中 $*$ 是零个或多个批次维度。

• LU_pivots (IntTensor) – 来自 lu_factor() 的 LU 分解的主元，大小为 $(*, m)$，其中 $*$ 是零个或多个批次维度。LU_pivots 的批次维度必须等于 LU_data 的批次维度。

关键字参数

out (Tensor, 可选) – 输出张量。

示例

>>> A = torch.randn(2, 3, 3)
>>> b = torch.randn(2, 3, 1)
>>> LU, pivots = torch.linalg.lu_factor(A)
>>> x = torch.lu_solve(b, LU, pivots)
>>> torch.dist(A @ x, b)
tensor(1.00000e-07 *
       2.8312)