torch.triangular_solve¶
- torch.triangular_solve(b, A, upper=True, transpose=False, unitriangular=False, *, out=None)¶
求解具有方形上三角或下三角可逆矩阵 和多个右手边 的方程组。
用符号表示,它求解 并假设 是方形上三角(如果
upper
= False 则为下三角)并且对角线上没有零。torch.triangular_solve(b, A) 可以接收 2D 输入 b, A 或 2D 矩阵的批处理输入。如果输入是批处理,则返回批处理输出 X
如果
A
的对角线包含零或非常接近零的元素,并且unitriangular
= False(默认)或如果输入矩阵条件很差,则结果可能包含 NaN。支持 float、double、cfloat 和 cdouble 数据类型的输入。
警告
torch.triangular_solve()
已被弃用,取而代之的是torch.linalg.solve_triangular()
,并且将在未来的 PyTorch 版本中删除。torch.linalg.solve_triangular()
的参数顺序相反,并且不会返回其中一个输入的副本。X = torch.triangular_solve(B, A).solution
应替换为X = torch.linalg.solve_triangular(A, B)
- 参数
- 关键字参数
- 返回值
一个名为元组 (solution, cloned_coefficient),其中 cloned_coefficient 是 的克隆,而 solution 是 (或根据关键字参数的不同,系统方程的任何变体)的解 。
示例
>>> A = torch.randn(2, 2).triu() >>> A tensor([[ 1.1527, -1.0753], [ 0.0000, 0.7986]]) >>> b = torch.randn(2, 3) >>> b tensor([[-0.0210, 2.3513, -1.5492], [ 1.5429, 0.7403, -1.0243]]) >>> torch.triangular_solve(b, A) torch.return_types.triangular_solve( solution=tensor([[ 1.7841, 2.9046, -2.5405], [ 1.9320, 0.9270, -1.2826]]), cloned_coefficient=tensor([[ 1.1527, -1.0753], [ 0.0000, 0.7986]]))