Tensor Matrix Functions Linalg Inv, Pinv, Det, Dianocal

In questo tutorial di Pytorch, discuteremo della torcia.linalg.Inv (), torcia.linalg.pinv (), torcia.linalg.det () e torcia.linalg.Diagonal () funzioni eseguite su matrice tensore.

Pytorch è un framework open source disponibile con un linguaggio di programmazione Python.

Un tensore è un array multidimensionale utilizzato per archiviare i dati. Per l'utilizzo di un tensore, dobbiamo importare il modulo Torch.

Per creare un tensore, il metodo utilizzato è tensore ().

Sintassi:

torcia.tensore (dati)

Dove i dati sono un array multidimensionale.

torcia.linalg.funzione inv ()

La torcia.linalg.La funzione inv () restituisce l'inverso del tensore della matrice data.

Sintassi:

torcia.linalg.Inv (Tensor_Object)

Parametro:

Ci vuole tensore_object come parametro. Deve essere bidimensionale.

Esempio

In questo esempio, creeremo una matrice con 4 righe e 4 colonne e restituiremo la matrice inversa usando la torcia.linalg.inv ().

Modulo Torcia #IMport
Torcia di importazione
#Crea matrice tensore
data1 = torcia.tensore ([[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]])
#Schermo
Stampa ("Matrix di tensore reale:")
Stampa (Data1)
Stampa ("Matrice inversa:")
#return inverso della matrice sopra
Stampa (torcia.linalg.inv (data1))

Produzione:

Matrix di tensore effettivo:
tensore ([[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 inversa:
tensore ([[-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 inversa viene restituita dalla matrice effettiva.

torcia.linalg.funzione pinv ()

La torcia.linalg.La funzione inv () restituisce la matrice inversa pseudo del tensore della matrice data.

Sintassi:

torcia.linalg.pinv (tensor_object)

Parametro:

Ci vuole tensore_object come parametro. Deve essere bidimensionale.

Esempio

In questo esempio, creeremo una matrice con 4 righe e 4 colonne e restituiremo una matrice inversa pseudo usando la torcia.linalg.pinv ().

Modulo Torcia #IMport
Torcia di importazione
#Crea matrice tensore
data1 = torcia.tensore ([[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]])
#Schermo
Stampa ("Matrix di tensore reale:")
Stampa (Data1)
print ("pseudo inverse matrix:")
#return pseudo inverso della matrice sopra
Stampa (torcia.linalg.pinv (data1))

Produzione:

Matrix di tensore effettivo:
tensore ([[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 inversa:
tensore ([[-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 matrice inversa viene restituita dalla matrice effettiva.

torcia.linalg.Funzione det ()

La torcia.linalg.La funzione det () viene utilizzata per restituire il determinante dal tensore della matrice data.

Sintassi:

torcia.linalg.det (tensor_object)

Parametro:

Ci vuole tensore_object come parametro. Deve essere bidimensionale.

Esempio

In questo esempio, creeremo una matrice con 4 righe e 4 colonne e restituiremo il determinante usando la torcia.linalg.det ().

Modulo Torcia #IMport
Torcia di importazione
#Crea matrice tensore
data1 = torcia.tensore ([[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]])
#Schermo
print ("Matrix tensore:")
Stampa (Data1)
Print ("Determinante:")
#return determinante della matrice sopra
Stampa (torcia.linalg.det (data1))

Produzione:

Matrice tensore:
tensore ([[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]])
Determinante:
tensore (-8.7792)

Il determinante viene restituito dalla matrice effettiva.

torcia.linalg.funzione diagonale ()

La torcia.linalg.La funzione diagonale () viene utilizzata per restituire le diagonali dal tensore della matrice data.

Sintassi:

torcia.linalg.diagonale (tensor_object)

Parametro:

Ci vuole tensore_object come parametro. Deve essere bidimensionale.

Esempio

In questo esempio, creeremo una matrice con 4 righe e 4 colonne e restituiremo le diagonali usando la torcia.linalg.diagonale().

Modulo Torcia #IMport
Torcia di importazione
#Crea matrice tensore
data1 = torcia.tensore ([[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]])
#Schermo
print ("Matrix tensore:")
Stampa (Data1)
Stampa ("Diagonali:")
#Return Diagonals della matrice sopra
Stampa (torcia.linalg.diagonale (data1))

Produzione:

Matrice tensore:
tensore ([[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]])
Diagonali:
tensore ([2.0000, 5.6000, 4.3000, 7.8000])

Le diagonali vengono restituite dalla matrice effettiva.

Conclusione

In questa lezione di Pytorch, abbiamo visto quattro diverse funzioni applicate su una matrice tensore: torcia.linalg.Inv () viene utilizzato per restituire l'inverso della matrice del tensore della matrice data; torcia.linalg.Pinv () viene utilizzato per restituire l'inverso pseudo del tensore della matrice data; torcia.linalg.det () viene utilizzato per restituire il determinante dal tensore della matrice data e torcia.linalg.Diagonale () viene utilizzato per restituire le diagonali dal tensore della matrice data.