Fonctions de la matrice du tenseur Linalg Inv, Pinv, Det, diagnostic

Dans ce tutoriel pytorch, nous discuterons de la torche.linalg.inv (), torche.linalg.pinv (), torche.linalg.dét () et torche.linalg.Fonctions diagonales () effectuées sur la matrice du tenseur.

Pytorch est un cadre open source disponible avec un langage de programmation Python.

Un tenseur est un tableau multidimensionnel utilisé pour stocker les données. Pour utiliser un tenseur, nous devons importer le module de torche.

Pour créer un tenseur, la méthode utilisée est tenseur ().

Syntaxe:

torche.tenseur (données)

Où les données sont un tableau multidimensionnel.

torche.linalg.Fonction inv ()

La torche.linalg.La fonction inv () renvoie l'inverse du tenseur de matrice donné.

Syntaxe:

torche.linalg.inv (Tensor_Object)

Paramètre:

Il prend Tensor_Object en tant que paramètre. Il doit être bidimensionnel.

Exemple

Dans cet exemple, nous créerons une matrice qui a 4 lignes et 4 colonnes et retournerons la matrice inverse à l'aide de la torche.linalg.inv ().

Module de torche #mport
Importer une torche
#Create Tensor Matrix
data1 = torche.tenseur ([[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]])
#afficher
Imprimer ("Matrice du tenseur réelle:")
Imprimer (DATA1)
Imprimer ("Matrice inverse:")
#return inverse de la matrice ci-dessus
imprimer (torche.linalg.inv (data1))

Sortir:

Matrice du tenseur réelle:
tenseur ([[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]])
Matrice inverse:
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]])

La matrice inverse est retournée de la matrice réelle.

torche.linalg.Fonction PINV ()

La torche.linalg.La fonction inv () renvoie la pseudo matrice inverse du tenseur de matrice donné.

Syntaxe:

torche.linalg.pinv (Tensor_Object)

Paramètre:

Il prend Tensor_Object en tant que paramètre. Il doit être bidimensionnel.

Exemple

Dans cet exemple, nous créerons une matrice qui a 4 lignes et 4 colonnes et retournerons une pseudo-matrice inverse en utilisant la torche.linalg.pinv ().

Module de torche #mport
Importer une torche
#Create Tensor Matrix
data1 = torche.tenseur ([[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]])
#afficher
Imprimer ("Matrice du tenseur réelle:")
Imprimer (DATA1)
Print ("Pseudo Matrix inverse:")
#return pseudo inverse de la matrice ci-dessus
imprimer (torche.linalg.PINV (DATA1))

Sortir:

Matrice du tenseur réelle:
tenseur ([[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 Matrice inverse:
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 Matrix inverse est renvoyé de la matrice réelle.

torche.linalg.fonction det ()

La torche.linalg.La fonction det () est utilisée pour retourner le déterminant du tenseur de matrice donné.

Syntaxe:

torche.linalg.DET (Tensor_Object)

Paramètre:

Il prend Tensor_Object en tant que paramètre. Il doit être bidimensionnel.

Exemple

Dans cet exemple, nous créerons une matrice qui a 4 lignes et 4 colonnes et renvoyer le déterminant à l'aide de la torche.linalg.DET ().

Module de torche #mport
Importer une torche
#Create Tensor Matrix
data1 = torche.tenseur ([[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]])
#afficher
Print ("Tensor Matrix:")
Imprimer (DATA1)
imprimer ("déterminant:")
#return déterminant de la matrice ci-dessus
imprimer (torche.linalg.DET (data1))

Sortir:

Matrice du tenseur:
tenseur ([[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]])
Déterminant:
tenseur (-8.7792)

Le déterminant est retourné de la matrice réelle.

torche.linalg.Fonction diagonale ()

La torche.linalg.La fonction diagonale () est utilisée pour retourner les diagonales du tenseur de matrice donné.

Syntaxe:

torche.linalg.Diagonale (Tensor_Object)

Paramètre:

Il prend Tensor_Object en tant que paramètre. Il doit être bidimensionnel.

Exemple

Dans cet exemple, nous créerons une matrice qui a 4 lignes et 4 colonnes et retournerons les diagonales à l'aide de la torche.linalg.diagonale().

Module de torche #mport
Importer une torche
#Create Tensor Matrix
data1 = torche.tenseur ([[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]])
#afficher
Print ("Tensor Matrix:")
Imprimer (DATA1)
Imprimer ("Diagonales:")
#return diagonales de la matrice ci-dessus
imprimer (torche.linalg.diagonale (data1))

Sortir:

Matrice du tenseur:
tenseur ([[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]])
Diagonales:
tenseur ([2.0000, 5.6000, 4.3000, 7.8000])

Les diagonales sont renvoyées de la matrice réelle.

Conclusion

Dans cette leçon de pytorch, nous avons vu quatre fonctions différentes appliquées sur une matrice de tenseur: torche.linalg.inv () est utilisé pour retourner l'inverse de la matrice du tenseur de matrice donnée; torche.linalg.pinv () est utilisé pour retourner le pseudo inverse du tenseur de matrice donné; torche.linalg.DET () est utilisé pour retourner le déterminant du tenseur de matrice donné et la torche.linalg.diagonal () est utilisé pour retourner les diagonales du tenseur de matrice donné.