PyTorch torch.linalg.matrix_rank Funktion
PyTorch torch-Referenzhandbuch
torch.linalg.matrix_rankEs ist eine Funktion im Modul für lineare Algebra von PyTorch, mit der der Rang einer Matrix berechnet wird. Der Rang einer Matrix gibt die Anzahl der linear unabhängigen Zeilen oder Spalten in der Matrix an.
Funktionsdefinition
torch.linalg.matrix_rank(A, tol=None, hermitian=False, out=None)
Parameters:
A(Tensor): Die Eingabematrix.tol(float, optional): Schwellenwert für Singulärwerte.hermitian(bool, optional): Wenn True, wird die Matrix als hermitesch (symmetrisch) angenommen. Standardwert ist False.out(Tensor, optional): Ausgabe-Tensor.
Rückgabewert:
torch.Tensor: Gibt den Rang der Matrix zurück.
Anwendungsbeispiel
Beispiel
import torch
# Eine Matrix mit vollem Rang erstellen
A = torch.tensor([[1.0, 2.0, 3.0],
[4.0, 5.0, 6.0],
[7.0, 8.0, 9.0]])
# Den Rang der Matrix berechnen
rank = torch.linalg.matrix_rank(A)
print("Matrix A:")
print(A)
print("Rang der Matrix:", rank)
# Eine Matrix mit vollem Rang erstellen
A = torch.tensor([[1.0, 2.0, 3.0],
[4.0, 5.0, 6.0],
[7.0, 8.0, 9.0]])
# Den Rang der Matrix berechnen
rank = torch.linalg.matrix_rank(A)
print("Matrix A:")
print(A)
print("Rang der Matrix:", rank)
Die Ausgabe ist:
矩阵 A:
tensor([[1., 2., 3.],
[4., 5., 6.],
[7., 8., 9.]])
矩阵的秩: tensor(2)
Beispiel - Matrix mit vollem Rang
import torch
# Eine Matrix mit vollem Rang erstellen
B = torch.tensor([[1.0, 2.0],
[3.0, 4.0]])
rank_B = torch.linalg.matrix_rank(B)
print("Matrix B:")
print(B)
print("Rang der Matrix:", rank_B)
# Eine Matrix mit vollem Rang erstellen
B = torch.tensor([[1.0, 2.0],
[3.0, 4.0]])
rank_B = torch.linalg.matrix_rank(B)
print("Matrix B:")
print(B)
print("Rang der Matrix:", rank_B)
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