torch.logdet

torch.logdet(input) → Tensor

Вычисляет логарифм определителя квадратной матрицы или наборов квадратных матриц.

Возвращает -inf если определитель входных данных равен нулю и NaN если определитель отрицательный.

Примечание

Обратное распространение через logdet() во внутренней работе использует результаты SVD, когда input не обратима. В этом случае двойное обратное распространение через logdet() будет нестабильно, когда у input нет различных собственных значений. См. torch.linalg.svd() для подробностей.

См. также

torch.linalg.slogdet() вычисляет знак (соответственно угол) и натуральный логарифм абсолютного значения определителя вещественных (соответственно комплексных) квадратных матриц.

Параметры

input (Tensor) – тензор входных данных размера (*, n, n) где * - ноль или более размерностей пакета.

Пример:

>>> A = torch.randn(3, 3)
>>> torch.det(A)
tensor(0.2611)
>>> torch.logdet(A)
tensor(-1.3430)
>>> A
tensor([[[ 0.9254, -0.6213],
         [-0.5787,  1.6843]],

        [[ 0.3242, -0.9665],
         [ 0.4539, -0.0887]],

        [[ 1.1336, -0.4025],
         [-0.7089,  0.9032]]])
>>> A.det()
tensor([1.1990, 0.4099, 0.7386])
>>> A.det().log()
tensor([ 0.1815, -0.8917, -0.3031])