torch.lu_unpack

torch.lu_unpack(LU_data, LU_pivots, unpack_data=True, unpack_pivots=True, *, out=None)

Распаковывает LU-разложение, возвращённое функцией lu_factor(), в матрицы P, L, U.

См. также

lu() возвращает матрицы из LU-разложения. Её формула для вычисления градиента более эффективна, чем вычисление с помощью lu_factor(), после чего lu_unpack().

Параметры:

• LU_data (Tensor) – данные упакованного LU-разложения
• LU_pivots (Tensor) – опорные векторы упакованного LU-разложения
• unpack_data (bool) – флаг, указывающий, нужно ли распаковать данные. Если False, то возвращаемые L и U будут пустыми тензорами. По умолчанию: True
• unpack_pivots (bool) – флаг, указывающий, нужно ли распаковать опорные векторы в матрицу перестановок P. Если False, то возвращаемый P будет пустым тензором. По умолчанию: True

Ключевые аргументы:

out (tuple, необязательно) – выходное кортеж из трёх тензоров. Игнорируется, если None.

Возвращает:

Именованное кортеж (P, L, U)

Примеры:

>>> A = torch.randn(2, 3, 3)
>>> LU, pivots = torch.linalg.lu_factor(A)
>>> P, L, U = torch.lu_unpack(LU, pivots)
>>> # We can recover A from the factorization
>>> A_ = P @ L @ U
>>> torch.allclose(A, A_)
True

>>> # LU factorization of a rectangular matrix:
>>> A = torch.randn(2, 3, 2)
>>> LU, pivots = torch.linalg.lu_factor(A)
>>> P, L, U = torch.lu_unpack(LU, pivots)
>>> # P, L, U are the same as returned by linalg.lu
>>> P_, L_, U_ = torch.linalg.lu(A)
>>> torch.allclose(P, P_) and torch.allclose(L, L_) and torch.allclose(U, U_)
True