Python PyTorch – torch.linalg.cond() 函数 |
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在本文中，我们将讨论如何在 PyTorch 中计算矩阵的条件数。我们可以使用 torch.linalg.cond() 方法获取矩阵的条件数。 torch.linalg.cond() 方法此方法用于计算矩阵相对于矩阵范数的条件数。此方法接受一个矩阵和一批矩阵作为输入。它将返回一个带有计算条件数的张量Tensors。它支持 double、float、cfloat 和 cdouble 数据类型的输入。在继续之前，让我们看看这个方法的语法。 语法：torch.linalg.cond(M, P=None) 参数： M(张量Tensors)：是一个矩阵或一组矩阵。 P (int, inf, -inf, ‘fro’, ‘nuc’, optional)：它定义了计算的矩阵范数。 P 2-norm 的默认值。返回：它将返回一个带有计算条件数的张量Tensors。 示例1在这个例子中，我们使用 torch.tensor 定义了一个张量Tensors，我们将在 Torch 的帮助下计算矩阵的条件数。 linalg.cond 方法。 Python3实现 # import the required library import torch # define a tensor (matrix) M = torch.tensor([[-0.1345, -0.7437, 1.2377], [0.9337, 1.6473, 0.4346], [-1.6345, 0.9344, -0.2456]]) # display input tensor print(" Input Matrix M: ", M) # compute the condition number Output = torch.linalg.cond(M) # Display result print(" Condition Number: ", Output)输出： 示例 2在本例中，我们将借助 torch.linalg.cond 方法计算不同 P 值的矩阵的条件数。 Python3实现 # import the required library import torch # define a tensor (matrix) M = torch.tensor([[-0.1345, -0.7437, 1.2377], [0.9337, 1.6473, 0.4346], [-1.6345, 0.9344, -0.2456]]) # display input tensor print(" Input Matrix M: ", M) print("When P is fro = ", torch.linalg.cond(M, p='fro')) print("When P is nuc =", torch.linalg.cond(M, p='nuc')) print("When P is inf =", torch.linalg.cond(M, p=float('inf'))) print("When P is -inf =", torch.linalg.cond(M, p=float('-inf'))) print("When P is 1 =", torch.linalg.cond(M, p=1)) print("When P is -1 =", torch.linalg.cond(M, p=-1)) print("When P is 2 =", torch.linalg.cond(M, p=2)) print("When P is -2 =", torch.linalg.cond(M, p=-2))输出： 示例 3在本例中，我们将借助 torch.linalg.cond 方法计算一批矩阵的条件数。 Python3实现 # import the required library import torch # define a tensor (matrix) M = torch.tensor([[[-0.1345, -0.7437, 1.2377], [0.9337, 1.6473, 0.4346], [-1.6345, 0.9344, -0.2456]], [[1.3343, -1.3456, 0.7373], [1.4334, 0.2473, 1.1333], [-1.5341, 1.5348, -1.4567]]]) # display input tensor print(" Input Matrix M: ", M) # compute the condition number Output = torch.linalg.cond(M) # Display result print(" Condition Number: ", Output)输出： |
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