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法學PyTorch – 如何計算方陣的逆矩陣？
為了計算方陣的逆矩陣，我們可以使用`**torch.linalg.inv()**`方法。它返回一個包含給定矩陣逆矩陣的新張量。它接受一個方陣、一批方陣，以及方陣的批次。
矩陣是一個二維PyTorch張量。它支援**float、double、cfloat**和**cdouble**資料型別作為輸入。逆矩陣存在當且僅當方陣可逆。
語法
torch.linalg.inv(M)
其中`**M**`是一個方陣或一批方陣。它返回逆矩陣。
步驟
我們可以使用以下步驟來計算方陣的逆矩陣：
- 匯入所需的庫。在以下所有示例中，所需的Python庫是`**torch**`。確保你已經安裝了它。
import torch
定義一個方陣。這裡，我們定義一個方陣（大小為3×3的二維張量）。
M = torch.tensor([[1.,2., 3.],[1.5, 2., 2.3],[.1, .2, .5]])
使用`**torch.linalg.inv(M)**`計算方陣的逆矩陣。`M`是方陣或方陣的批次。可以選擇將此值賦給一個新變數。
M_inv = torch.linalg.inv(M)
列印上面計算出的逆矩陣。
print("Norm:", M_inv)讓我們來看幾個例子來演示如何計算方陣的逆矩陣。
示例1
# Python program to compute the inverse of a square matrix
# import required library
import torch
# define a 3x3 square matrix
M = torch.tensor([[1.,2., 3.],[1.5, 2., 2.3],[.1, .2, .5]])
print("Matrix M:
", M)
# compute the inverse of above defined matrix
Minv = torch.linalg.inv(M)
print("Inversr Matrix:
", Minv)輸出
它將產生以下輸出：
Matrix M: tensor([[1.0000, 2.0000, 3.0000], [1.5000, 2.0000, 2.3000], [0.1000, 0.2000, 0.5000]]) Inversr Matrix: tensor([[ -2.7000, 2.0000, 7.0000], [ 2.6000, -1.0000, -11.0000], [ -0.5000, 0.0000, 5.0000]])
示例2
# Python program to compute the inverse of a square matrix
# import required library
import torch
# define a 3x3 square matrix of random complex numbers
M = torch.randn(3,3, dtype = torch.complex128)
print("Matrix M:
", M)
# compute the inverse of above defined matrix
Minv = torch.linalg.inv(M)
print("Inverse Matrix:
", Minv)輸出
它將產生以下輸出：
Matrix M: tensor([[ 0.4425-1.4046j, -0.2492+0.7280j, -0.4746-0.4261j], [-0.0246-0.4826j, -0.0250-0.3656j, 1.1983-0.4130j], [ 0.1904+0.7817j, 0.5823-0.2140j, 0.6129+0.0590j]], dtype=torch.complex128) Inversr Matrix: tensor([[ 0.3491+0.2565j, -0.2743+0.2843j, 0.4041-0.3382j], [ 0.4856-0.6789j, -0.2541+0.0598j, 1.2471-0.5962j], [ 0.0221+0.2874j, 0.6732+0.0512j, 0.1537+0.5768j]], dtype=torch.complex128)
示例3
# Python program to compute the inverse of batch of matrices
# import required library
import torch
# define a batch of two 3x3 square matrices
B = torch.randn(2,3,3)
print("Batch of Matrices :
", B)
# compute the inverse of above defined batch matrices
Binv = torch.linalg.inv(B)
print("Inverse Matrices:
", Binv)輸出
它將產生以下輸出：
Batch of Matrices : tensor([[[ 1.0002, 0.4318, -0.9800], [-1.7990, 0.0913, 0.9440], [-0.1339, 0.0824, -0.5501]], [[ 0.5289, -0.0909, 0.0354], [-0.2159, -0.5417, 0.3659], [-0.7216, -0.0669, -0.6662]]]) Inverse Matrices: tensor([[[ 0.2685, -0.3290, -1.0427], [ 2.3415, 1.4297, -1.7177], [ 0.2852, 0.2941, -1.8211]], [[ 1.6932, -0.2766, -0.0620], [-1.7919, -1.4360, -0.8838], [-1.6543, 0.4438, -1.3452]]])
更新於：2022年1月7日
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