PyTorch torch.lu 函数
Pytorch torch 参考手册torch.lu 是 PyTorch 中用于计算矩阵 LU 分解的函数。LU 分解将矩阵 A 分解为 A = P * L * U，其中 L 是下三角矩阵，U 是上三角矩阵，P 是置换矩阵。
函数定义
torch.lu(A, pivot=True, get_infos=False, out=None)
参数:
A(Tensor): 输入矩阵。pivot(bool, 可选): 是否进行 LU 列主元分解。默认为 True。get_infos(bool, 可选): 如果为 True，返回信息。默认为 False。out(tuple, 可选): 输出元组。
返回值:
tuple: 返回 (pivot, L, U) 的元组。
使用示例
实例
import torch
# 创建矩阵
A = torch.tensor([[1.0, 2.0, 3.0],
[4.0, 5.0, 6.0],
[7.0, 8.0, 9.0]])
# LU 分解
LU, pivots = torch.lu(A, pivot=True)
print("矩阵 A:")
print(A)
print("nLU 矩阵:")
print(LU)
print("n主元索引:")
print(pivots)
# 创建矩阵
A = torch.tensor([[1.0, 2.0, 3.0],
[4.0, 5.0, 6.0],
[7.0, 8.0, 9.0]])
# LU 分解
LU, pivots = torch.lu(A, pivot=True)
print("矩阵 A:")
print(A)
print("nLU 矩阵:")
print(LU)
print("n主元索引:")
print(pivots)
输出结果为：
矩阵 A:
tensor([[1., 2., 3.],
[4., 5., 6.],
[7., 8., 9.]])
LU 矩阵:
tensor([[7., 8., 9.],
[0.2, 0.4, 0.6],
[0.6, 0.8, 0.0]])
主元索引:
tensor([3, 3, 3], dtype=torch.int32)
实例 - 使用 get_infos
import torch
A = torch.tensor([[1.0, 2.0, 3.0],
[4.0, 5.0, 6.0],
[7.0, 8.0, 9.0]])
# LU 分解，包含信息
LU, pivots, info = torch.lu(A, pivot=True, get_infos=True)
print("信息:", info)
A = torch.tensor([[1.0, 2.0, 3.0],
[4.0, 5.0, 6.0],
[7.0, 8.0, 9.0]])
# LU 分解，包含信息
LU, pivots, info = torch.lu(A, pivot=True, get_infos=True)
print("信息:", info)