torch.ormqr

torch.ormqr(input, tau, other, left=True, transpose=False, *, out=None) → Tensor

计算 Householder 矩阵乘积与一般矩阵的矩阵-矩阵乘法。

将一个 $m \times n$ 矩阵 C（由 other 给出）与一个矩阵 Q 相乘，其中 Q 使用 Householder 反射 (input, tau) 表示。有关详细信息，请参见 Representation of Orthogonal or Unitary Matrices。

如果 left 为 True，则计算 op(Q) 乘以 C，否则结果为 C 乘以 op(Q)。当 left 为 True 时，隐式矩阵 Q 的大小为 $m \times m$。否则大小为 $n \times n$。如果 transpose 为 True，则 op 是共轭转置操作，否则是无操作。

支持 float, double, cfloat 和 cdouble 数据类型的输入。也支持批处理输入，如果输入是批处理的，则输出也以相同的维度进行批处理。

另请参阅

torch.geqrf() 可用于从 QR 分解中形成矩阵 Q 的 Householder 表示 (input, tau)。

注意

此函数支持反向传播，但仅当 (input, tau) 不需要梯度和/或 tau.size(-1) 非常小时速度才快。``

参数

• input (Tensor) – 形状为 (*, mn, k) 的张量，其中 * 表示零个或多个批处理维度，mn 根据 left 的值等于 m 或 n。

• tau (Tensor) – 形状为 (*, min(mn, k)) 的张量，其中 * 表示零个或多个批处理维度。

• other (Tensor) – 形状为 (*, m, n) 的张量，其中 * 表示零个或多个批处理维度。

• left (bool) – 控制乘法顺序。

• transpose (bool) – 控制矩阵 Q 是否进行共轭转置。

关键字参数

out (Tensor, optional) – 输出张量。如果为 None 则忽略。默认值: None。