torch.ormqr

torch.ormqr(input, tau, other, left=True, transpose=False, *, out=None) → Tensor

計算 Householder 矩陣乘積與通用矩陣的矩陣乘積。

將一個 $m \times n$ 矩陣 C（由 other 提供）與一個矩陣 Q 相乘，其中 Q 使用 Householder 反射 (input, tau) 表示。有關更多詳細資訊，請參見 正交或酉矩陣的表示。

如果 left 為 True，則計算 op(Q) 乘以 C，否則結果為 C 乘以 op(Q)。當 left 為 True 時，隱式矩陣 Q 的大小為 $m \times m$。否則，大小為 $n \times n$。如果 transpose 為 True，則 op 為共軛轉置操作，否則為無操作。

支援 float、double、cfloat 和 cdouble 資料型別的輸入。也支援批處理輸入，如果輸入是批處理的，則輸出是具有相同維度的批處理。

另請參閱

可以使用 torch.geqrf() 從 QR 分解中形成矩陣 Q 的 Householder 表示 (input, tau)。

注意

此函式支援反向傳播，但僅當 (input, tau) 不需要梯度以及/或 tau.size(-1) 非常小時才快速。``

引數

• input (Tensor) – 形狀為 (*, mn, k) 的張量，其中 * 是零個或多個批處理維度，mn 等於 m 或 n，具體取決於 left。

• tau (Tensor) – 形狀為 (*, min(mn, k)) 的張量，其中 * 是零個或多個批處理維度。

• other (Tensor) – 形狀為 (*, m, n) 的張量，其中 * 是零個或多個批處理維度。

• left (bool) – 控制乘法順序。

• transpose (bool) – 控制是否對矩陣 Q 進行共軛轉置。

關鍵字引數

out (Tensor, optional) – 輸出張量。如果為 None 則忽略。預設為 None。