PyTorch torch.linalg.pinv Funktion
PyTorch torch Referenzhandbuch
torch.linalg.pinvEs ist eine Funktion im PyTorch-Modul für lineare Algebra, die verwendet wird, um die Moore-Penrose-Pseudoinverse einer Matrix zu berechnen. Für nichtquadratische oder singuläre Matrizen ist die Pseudoinverse ein wichtiges Werkzeug.
Funktionsdefinition
torch.linalg.pinv(A, rcond=None, hermitian=False, out=None)
Parameters:
A(Tensor): Die Eingabematrix.rcond(float, optional): Schwellenwert für die Singulärwert-Abschneidung.hermitian(bool, optional): Wenn True, wird angenommen, dass die Matrix Hermitesch ist. Standardwert ist False.out(Tensor, optional): Der Ausgabe-Tensor.
Rückgabewert:
torch.Tensor: Gibt die Pseudoinverse der Matrix zurück.
Anwendungsbeispiel
Beispiel
import torch
# Erstelle eine nichtquadratische Matrix
A = torch.tensor([[1.0, 2.0, 3.0],
[4.0, 5.0, 6.0]], dtype=torch.float64)
# Berechne die Pseudoinverse
A_pinv = torch.linalg.pinv(A)
print("Matrix A:")
print(A)
print("nPseudoinverse A^+:")
print(A_pinv)
print("nÜberprüfung: A @ A^+ @ A ≈ A")
print(A @ A_pinv @ A)
# Erstelle eine nichtquadratische Matrix
A = torch.tensor([[1.0, 2.0, 3.0],
[4.0, 5.0, 6.0]], dtype=torch.float64)
# Berechne die Pseudoinverse
A_pinv = torch.linalg.pinv(A)
print("Matrix A:")
print(A)
print("nPseudoinverse A^+:")
print(A_pinv)
print("nÜberprüfung: A @ A^+ @ A ≈ A")
print(A @ A_pinv @ A)
Das Ausgabeergebnis ist:
矩阵 A:
tensor([[1., 2., 3.],
[4., 5., 6.]], dtype=torch.float64)
伪逆 A^+:
tensor([[-0.9444, 0.4444],
[-0.2778, 0.2778],
[ 0.3889, 0.1111]], dtype=float64)
验证: A @ A^+ @ A ≈ A
tensor([[ 1.0000e+00, 2.0000e+00, 3.0000e+00],
[ 4.0000e+00, 5.0000e+00, 6.0000e+00]], dtype=float64)
Andere Erweiterungen