PyTorch torch.adjoint Funktion
PyTorch torch-Referenzhandbuch
torch.adjointEs ist eine Funktion in PyTorch, die zur Berechnung der konjugierten Transponierten (Adjungierten) einer Matrix verwendet wird. Für reelle Matrizen ist sie äquivalent zur Transponierung; für komplexe Matrizen gibt sie die Transponierte zurück und bildet das Konjugierte jedes Elements.
Funktionsdefinition
torch.adjoint(input)
Parameters:
input(Tensor): Eingabe-Tensor.
Rückgabewert:
torch.Tensor: Gibt die konjugierte Transponierte des Eingabe-Tensors zurück.
Anwendungsbeispiel
Beispiel - Reelle Matrix
import torch
# Eine reelle Matrix erstellen
A = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# Die konjugierte Transponierte berechnen
result = torch.adjoint(A)
print("Ursprüngliche Matrix:")
print(A)
print("Form:", A.shape)
print("Konjugierte Transponierte:")
print(result)
print("Form:", result.shape)
# Eine reelle Matrix erstellen
A = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# Die konjugierte Transponierte berechnen
result = torch.adjoint(A)
print("Ursprüngliche Matrix:")
print(A)
print("Form:", A.shape)
print("Konjugierte Transponierte:")
print(result)
print("Form:", result.shape)
Das Ausgabeergebnis ist:
原矩阵:
tensor([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
形状: torch.Size([2, 3])
共轭转置:
tensor([[1, 4],
[2, 5],
[3, 6]])
形状: torch.Size([3, 2])
Beispiel - Komplexe Matrix
import torch
# Erstelle eine komplexe Matrix
A = torch.tensor([[1+1j, 2+2j], [3+3j, 4+4j]])
# Die konjugierte Transponierte berechnen
result = torch.adjoint(A)
print("Ursprüngliche Matrix:")
print(A)
print("Konjugierte Transponierte:")
print(result)
# Erstelle eine komplexe Matrix
A = torch.tensor([[1+1j, 2+2j], [3+3j, 4+4j]])
# Die konjugierte Transponierte berechnen
result = torch.adjoint(A)
print("Ursprüngliche Matrix:")
print(A)
print("Konjugierte Transponierte:")
print(result)
Andere Erweiterungen