Tensormatrixfunktionen Linalg Inv, Pinv, Det, Diagnol

In diesem Pytorch -Tutorial werden wir die Fackel besprechen.Linalg.inv (), Taschenlampe.Linalg.Pinv (), Taschenlampe.Linalg.Det () und Taschenlampe.Linalg.Diagonal () -Funktionen, die auf Tensormatrix ausgeführt wurden.

Pytorch ist ein Open-Source-Framework mit einer Python-Programmiersprache.

Ein Tensor ist ein mehrdimensionales Array, mit dem die Daten gespeichert werden. Für die Verwendung eines Tensors müssen wir das Fackelmodul importieren.

Um einen Tensor zu erstellen, ist die verwendete Methode Tensor ().

Syntax:

Fackel.Tensor (Daten)

Wobei Daten ein mehrdimensionales Array sind.

Fackel.Linalg.inv () Funktion

Die Fackel.Linalg.Inv () Funktion gibt die Umkehrung des angegebenen Matrix -Tensors zurück.

Syntax:

Fackel.Linalg.Inv (Tensor_Object)

Parameter:

Es dauert als Parameter Tensor_Object. Es muss zweidimensional sein.

Beispiel

In diesem Beispiel erstellen wir eine Matrix mit 4 Zeilen und 4 Spalten und geben die inverse Matrix mit der Fackel zurück.Linalg.inv ().

#import Fackelmodul
Taschenlampe importieren
#create Tensor Matrix
Data1 = Fackel.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]]))
#Anzeige
print ("tatsächliche Tensormatrix:")
Druck (Daten1)
print ("inverse Matrix:")
#REATUM Inverse der obigen Matrix
Druck (Taschenlampe.Linalg.inv (data1))

Ausgang:

Tatsächliche Tensormatrix:
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]]))
Inverse Matrix:
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]])

Die inverse Matrix wird aus der tatsächlichen Matrix zurückgegeben.

Fackel.Linalg.Pinv () Funktion

Die Fackel.Linalg.Inv () Funktion gibt die pseudo -inverse Matrix des angegebenen Matrix -Tensors zurück.

Syntax:

Fackel.Linalg.Pinv (Tensor_Object)

Parameter:

Es dauert als Parameter Tensor_Object. Es muss zweidimensional sein.

Beispiel

In diesem Beispiel erstellen wir eine Matrix mit 4 Zeilen und 4 Spalten und geben eine Pseudo -inverse Matrix mit Taschenlampe zurück.Linalg.Pinv ().

#import Fackelmodul
Taschenlampe importieren
#create Tensor Matrix
Data1 = Fackel.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]]))
#Anzeige
print ("tatsächliche Tensormatrix:")
Druck (Daten1)
print ("pseudo inverse Matrix:")
#Return Pseudo inverse der obigen Matrix
Druck (Taschenlampe.Linalg.Pinv (Daten1))

Ausgang:

Tatsächliche Tensormatrix:
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 inverse Matrix:
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]])

Die pseudo -inverse Matrix wird aus der tatsächlichen Matrix zurückgegeben.

Fackel.Linalg.det () Funktion

Die Fackel.Linalg.DET () -Funktion wird verwendet, um die Determinante aus dem angegebenen Matrixzensor zurückzugeben.

Syntax:

Fackel.Linalg.Det (Tensor_Object)

Parameter:

Es dauert als Parameter Tensor_Object. Es muss zweidimensional sein.

Beispiel

In diesem Beispiel werden wir eine Matrix mit 4 Zeilen und 4 Spalten erstellen und die Determinante mit Taschenlampe zurückgeben.Linalg.det ().

#import Fackelmodul
Taschenlampe importieren
#create Tensor Matrix
Data1 = Fackel.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]]))
#Anzeige
print ("Tensormatrix:")
Druck (Daten1)
print ("Determinante:")
#Return Determinante der obigen Matrix
Druck (Taschenlampe.Linalg.det (data1))

Ausgang:

Tensormatrix:
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]]))
Bestimmend:
Tensor (-8.7792)

Die Determinante wird aus der tatsächlichen Matrix zurückgegeben.

Fackel.Linalg.diagonale () Funktion

Die Fackel.Linalg.Diagonale () -Funktion wird verwendet, um die Diagonalen aus dem angegebenen Matrix -Tensor zurückzugeben.

Syntax:

Fackel.Linalg.Diagonal (Tensor_Object)

Parameter:

Es dauert als Parameter Tensor_Object. Es muss zweidimensional sein.

Beispiel

In diesem Beispiel werden wir eine Matrix mit 4 Zeilen und 4 Spalten erstellen und die Diagonalen mit Taschenlampe zurückgeben.Linalg.Diagonale().

#import Fackelmodul
Taschenlampe importieren
#create Tensor Matrix
Data1 = Fackel.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]]))
#Anzeige
print ("Tensormatrix:")
Druck (Daten1)
print ("Diagonalen:")
#Return Diagonals der obigen Matrix
Druck (Taschenlampe.Linalg.Diagonal (Daten1))

Ausgang:

Tensormatrix:
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]]))
Diagonalen:
Tensor ([2).0000, 5.6000, 4.3000, 7.8000]))

Diagonalen werden aus der tatsächlichen Matrix zurückgegeben.

Abschluss

In dieser Pytorch -Lektion sahen wir vier verschiedene Funktionen auf einer Tensormatrix: Torch angewendet.Linalg.Inv () wird verwendet, um die Umkehrung der angegebenen Matrix -Tensormatrix zurückzugeben; Fackel.Linalg.Pinv () wird verwendet, um die Pseudo -Umkehrung des gegebenen Matrix -Tensors zurückzugeben; Fackel.Linalg.det () wird verwendet, um die Determinante aus dem angegebenen Matrixzensor und der Fackel zurückzugeben.Linalg.Diagonal () wird verwendet, um die Diagonalen aus dem gegebenen Matrix -Tensor zurückzugeben.