Tensor Matrix Functions Linalg Inv, Pinv, Det, Diagnolol

Neste tutorial de Pytorch, discutiremos a tocha.Linalg.Inv (), tocha.Linalg.pinv (), tocha.Linalg.det () e tocha.Linalg.funções diagonais () executadas na matriz de tensor.

Pytorch é uma estrutura de código aberto disponível com uma linguagem de programação Python.

Um tensor é uma matriz multidimensional que é usada para armazenar os dados. Para usar um tensor, temos que importar o módulo da tocha.

Para criar um tensor, o método usado é tensor ().

Sintaxe:

tocha.Tensor (dados)

Onde os dados são uma matriz multidimensional.

tocha.Linalg.função inv ()

A tocha.Linalg.Função Inv () retorna o inverso do tensor de matriz fornecido.

Sintaxe:

tocha.Linalg.Inv (tensor_object)

Parâmetro:

É preciso tensor_object como um parâmetro. Tem que ser bidimensional.

Exemplo

Neste exemplo, criaremos uma matriz que possui 4 linhas e 4 colunas e retornaremos a matriz inversa usando a tocha.Linalg.Inv ().

#import módulo tocha
importação de tocha
#create matriz tensor
Data1 = Torch.Tensor ([[2.0,4.0,5.0,3.2], [3.4,5.6,7.8,9.0], [2.1,3.2,4.3,5.6], [5.4,3.2,2.3,7.8]])
#mostrar
Print ("Matriz Tensor Real:")
Imprimir (Data1)
print ("Matriz inversa:")
#return inverso da matriz acima
Imprimir (tocha.Linalg.Inv (Data1))

Saída:

Tensor Matrix real:
Tensor ([[2.0000, 4.0000, 5.0000, 3.2000],
[3.4000, 5.6000, 7.8000, 9.0000],
[2.1000, 3.2000, 4.3000, 5.6000],
[5.4000, 3.2000, 2.3000, 7.8000]])
Matriz inversa:
tensor ([[-0.3627, 3.0709, -5.4110, 0.4902],
[1.4628, -5.8971, 9.2172, -0.4132],
[-0.7418, 4.0696, -6.3933, 0.1987],
[-0.1303, -0.9067, 1.8498, -0.1002]])

A matriz inversa é devolvida da matriz real.

tocha.Linalg.função pinv ()

A tocha.Linalg.Função Inv () retorna a pseudo -matriz inversa do tensor da matriz dada.

Sintaxe:

tocha.Linalg.pinv (tensor_object)

Parâmetro:

É preciso tensor_object como um parâmetro. Tem que ser bidimensional.

Exemplo

Neste exemplo, criaremos uma matriz que possui 4 linhas e 4 colunas e retornaremos uma pseudo -matriz inversa usando a Torch.Linalg.pinv ().

#import módulo tocha
importação de tocha
#create matriz tensor
Data1 = Torch.Tensor ([[2.0,4.0,5.0,3.2], [3.4,5.6,7.8,9.0], [2.1,3.2,4.3,5.6], [5.4,3.2,2.3,7.8]])
#mostrar
Print ("Matriz Tensor Real:")
Imprimir (Data1)
Print ("pseudo -matriz inversa:")
#return pseudo inverso da matriz acima
Imprimir (tocha.Linalg.pinv (data1))

Saída:

Tensor Matrix real:
Tensor ([[2.0000, 4.0000, 5.0000, 3.2000],
[3.4000, 5.6000, 7.8000, 9.0000],
[2.1000, 3.2000, 4.3000, 5.6000],
[5.4000, 3.2000, 2.3000, 7.8000]])
Pseudo -matriz inversa:
tensor ([[-0.3627, 3.0709, -5.4110, 0.4902],
[1.4628, -5.8971, 9.2172, -0.4133],
[-0.7418, 4.0696, -6.3933, 0.1987],
[-0.1303, -0.9067, 1.8498, -0.1002]])

Pseudo -matriz inversa é devolvida da matriz real.

tocha.Linalg.function () função

A tocha.Linalg.A função det () é usada para retornar o determinante do tensor da matriz fornecida.

Sintaxe:

tocha.Linalg.det (tensor_object)

Parâmetro:

É preciso tensor_object como um parâmetro. Tem que ser bidimensional.

Exemplo

Neste exemplo, criaremos uma matriz que possui 4 linhas e 4 colunas e retornaremos o determinante usando a tocha.Linalg.det ().

#import módulo tocha
importação de tocha
#create matriz tensor
Data1 = Torch.Tensor ([[2.0,4.0,5.0,3.2], [3.4,5.6,7.8,9.0], [2.1,3.2,4.3,5.6], [5.4,3.2,2.3,7.8]])
#mostrar
print ("Tensor Matrix:")
Imprimir (Data1)
print ("determinante:")
#Return Determinante da matriz acima
Imprimir (tocha.Linalg.Det (Data1))

Saída:

Tensor Matrix:
Tensor ([[2.0000, 4.0000, 5.0000, 3.2000],
[3.4000, 5.6000, 7.8000, 9.0000],
[2.1000, 3.2000, 4.3000, 5.6000],
[5.4000, 3.2000, 2.3000, 7.8000]])
Determinante:
tensor (-8.7792)

O determinante é devolvido da matriz real.

tocha.Linalg.função diagonal ()

A tocha.Linalg.A função diagonal () é usada para retornar as diagonais do tensor da matriz fornecida.

Sintaxe:

tocha.Linalg.diagonal (tensor_object)

Parâmetro:

É preciso tensor_object como um parâmetro. Tem que ser bidimensional.

Exemplo

Neste exemplo, criaremos uma matriz que possui 4 linhas e 4 colunas e retornaremos as diagonais usando tocha.Linalg.diagonal().

#import módulo tocha
importação de tocha
#create matriz tensor
Data1 = Torch.Tensor ([[2.0,4.0,5.0,3.2], [3.4,5.6,7.8,9.0], [2.1,3.2,4.3,5.6], [5.4,3.2,2.3,7.8]])
#mostrar
print ("Tensor Matrix:")
Imprimir (Data1)
Imprimir ("diagonais:")
#Return diagonais da matriz acima
Imprimir (tocha.Linalg.diagonal (dados1))

Saída:

Tensor Matrix:
Tensor ([[2.0000, 4.0000, 5.0000, 3.2000],
[3.4000, 5.6000, 7.8000, 9.0000],
[2.1000, 3.2000, 4.3000, 5.6000],
[5.4000, 3.2000, 2.3000, 7.8000]])
Diagonais:
Tensor ([2.0000, 5.6000, 4.3000, 7.8000])

Diagonais são devolvidos da matriz real.

Conclusão

Nesta lição de Pytorch, vimos quatro funções diferentes aplicadas em uma matriz de tensor: Torch.Linalg.Inv () é usado para devolver o inverso da matriz de tensor da matriz dada; tocha.Linalg.pinv () é usado para devolver o pseudo -inverso do tensor de matriz fornecido; tocha.Linalg.det () é usado para devolver o determinante do tensor de matriz fornecido e tocha.Linalg.diagonal () é usado para devolver as diagonais do tensor da matriz fornecida.