torch.linalg.inv_ex

torch.linalg.inv_ex(A, *, check_errors=False, out=None) [исходный код]

Вычисляет обратную матрицу для обратимой квадратной матрицы.

Возвращает именованный кортеж (inverse, info). inverse содержит результат обращения A, а info хранит коды ошибок LAPACK.

Если A не является обратимой матрицей или представляет собой пакет матриц, в котором одна или несколько матриц не являются обратимыми, то info хранит положительное целое число для соответствующей матрицы. Это положительное целое число указывает диагональный элемент LU-разложения входной матрицы, который точно равен нулю. Заполнение info нулями указывает на успешное обращение. Если check_errors=True и info содержат положительные целые числа, возникает RuntimeError.

Поддерживаются входные данные типов float, double, cfloat и cdouble. Также поддерживаются пакеты матриц; если A представляет собой пакет матриц, выходные данные имеют те же размеры пакета.

Примечание

Если входные данные находятся на устройстве CUDA, эта функция синхронизируется только при check_errors= True.

Предупреждение

Эта функция является «экспериментальной» и может измениться в будущей версии PyTorch.

См. также

torch.linalg.inv() — совместимый с NumPy вариант, который всегда проверяет наличие ошибок.

Параметры:

• A (Tensor) – тензор формы (*, n, n), где * — ноль или более пакетных измерений, состоящих из квадратных матриц.
• check_errors (bool, необязательно) – определяет, следует ли проверять содержимое info. Значение по умолчанию: False.

Именованные аргументы:

out (tuple, необязательно) – кортеж из двух тензоров, в которые записываются выходные данные. Игнорируется, если None. Значение по умолчанию: None.

Примеры:

>>> 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)