torch.linalg.inv_ex

torch.linalg.inv_ex(A, *, check_errors=False, out=None)

如果矩阵可逆，计算该方阵的逆矩阵。

返回一个命名元组 (inverse, info)。其中 inverse 包含矩阵 A 的逆的计算结果，info 存储 LAPACK 错误代码。

如果 A 不是一个可逆矩阵，或者它是一组矩阵，并且其中有一个或多个矩阵不可逆，那么 info 会为相应的矩阵存储一个正整数。这个正整数表示输入矩阵的 LU 分解中恰好为零的对角线元素。info 填充为零则表示求逆成功。如果 check_errors=True 且 info 包含正整数，则会抛出 RuntimeError。

支持浮点型、双精度型、复数浮点型和复数双精度型的数据类型作为输入。还支持矩阵的批量处理，如果A是一组矩阵，那么输出将具有相同的批处理维度。

注意

当输入位于CUDA设备上且check_errors设为True时，该函数才会进行同步。

警告

此功能为“试验性”，未来版本的 PyTorch 中可能有所更改。

参见

torch.linalg.inv() 是一个与 NumPy 兼容的版本，它总是会检查错误。

参数

• A (张量) – 形状为(*, n, n)的张量，其中*表示零个或多个批次维度，每个批次维度由方阵组成。

• check_errors (bool, optional) – 控制是否检查 info 的内容。默认值：False。

关键字参数

out (元组, 可选) – 用于写入输出的两个张量的元组。如果为None则忽略。默认值：None。

示例:

>>> A = torch.randn(3, 3)
>>> Ainv, info = torch.linalg.inv_ex(A)
>>> torch.dist(torch.linalg.inv(A), Ainv)
tensor(0.)
>>> info
tensor(0, dtype=torch.int32)