torch.linalg.svdvals

torch.linalg.svdvals(A, *, driver=None, out=None) → Tensor [source]

Вычисляет сингулярные значения матрицы.

Поддерживает входные данные типов float, double, cfloat и cdouble. Также поддерживает пакетную обработку матриц; если A представляет собой пакет матриц, выходные данные имеют те же пакетные размерности.

Сингулярные значения возвращаются в порядке убывания.

Примечание

Эта функция эквивалентна linalg.svd(A, compute_uv=False) NumPy.

Примечание

Если входные данные находятся на устройстве CUDA, эта функция синхронизирует это устройство с CPU.

См. также

torch.linalg.svd() вычисляет полное сингулярное разложение.

Параметры:

A (Tensor) – тензор формы (*, m, n), где * — ноль или более пакетных размерностей.

Именованные аргументы:

• driver (str, необязательно) – название метода cuSOLVER, который следует использовать. Этот именованный аргумент работает только для входных данных CUDA. Доступны следующие варианты: None, gesvd, gesvdj и gesvda. Подробнее см. в разделе torch.linalg.svd(). По умолчанию: None.
• out (Tensor, необязательно) – выходной тензор. Игнорируется, если None. По умолчанию: None.

Возвращает:

Тензор с вещественными значениями, даже если A является комплексным.

Примеры:

>>> A = torch.randn(5, 3)
>>> S = torch.linalg.svdvals(A)
>>> S
tensor([2.5139, 2.1087, 1.1066])

>>> torch.dist(S, torch.linalg.svd(A, full_matrices=False).S)
tensor(2.4576e-07)