torch.linalg.inv_ex

torch.linalg.inv_ex(A, *, check_errors=False, out=None)

計算方陣的逆，前提是該方陣是可逆的。

返回一個命名元組 (inverse, info)。 inverse 包含對 A 求逆的結果，而 info 儲存 LAPACK 錯誤碼。

如果 A 不是可逆矩陣，或者它是一個矩陣批次且其中一個或多個不是可逆矩陣，則 info 將儲存對應矩陣的一個正整數。該正整數表示輸入矩陣的 LU 分解中一個為零的對角元素。 info 全部為零表示求逆成功。如果 check_errors=True 且 info 包含正整數，則會丟擲 RuntimeError。

支援浮點 (float)、雙精度浮點 (double)、複數浮點 (cfloat) 和複數雙精度浮點 (cdouble) 資料型別。還支援矩陣批處理，如果 `A` 是一個矩陣批處理，則輸出具有相同的批處理維度。

注意

當輸入在 CUDA 裝置上時，此函式僅在 check_errors= True 時進行同步。

警告

此函式是“實驗性的”，未來 PyTorch 版本中可能會發生變化。

另請參閱

torch.linalg.inv() 是一個 NumPy 相容的變體，它總是檢查錯誤。

引數

• A (Tensor) – 形狀為 (*, n, n) 的張量，其中 * 是零個或多個批次維度，由方陣組成。

• check_errors (bool, optional) – 控制是否檢查 info 的內容。預設為 False。

關鍵字引數

out (tuple, optional) – 用於寫入輸出的兩個張量的元組。如果為 None 則忽略。預設為 None。

示例

>>> A = torch.randn(3, 3)
>>> Ainv, info = torch.linalg.inv_ex(A)
>>> torch.dist(torch.linalg.inv(A), Ainv)
tensor(0.)
>>> info
tensor(0, dtype=torch.int32)