Funciones de la matriz de tensor Linalg Inv, Pinv, Det, Diagnóstico

En este tutorial de Pytorch, discutiremos la antorcha.linalg.inv (), antorcha.linalg.pinv (), antorcha.linalg.det () y antorcha.linalg.Funciones diagonales () realizadas en Tensor Matrix.

Pytorch es un marco de código abierto disponible con un lenguaje de programación de Python.

Un tensor es una matriz multidimensional que se utiliza para almacenar los datos. Para usar un tensor, tenemos que importar el módulo de antorcha.

Para crear un tensor, el método utilizado es tensor ().

Sintaxis:

antorcha.Tensor (datos)

Donde los datos son una matriz multidimensional.

antorcha.linalg.función inv ()

La antorcha.linalg.La función inv () devuelve el inverso del tensor de matriz dado.

Sintaxis:

antorcha.linalg.inv (tensor_object)

Parámetro:

Se necesita tensor_object como parámetro. Tiene que ser bidimensional.

Ejemplo

En este ejemplo, crearemos una matriz que tenga 4 filas y 4 columnas y devuelva la matriz inversa usando la antorcha.linalg.inv ().

#módulo de antorcha de Import
antorcha de importación
#cree tensor matriz
datos1 = antorcha.tensor ([[2.0,4.0,5.0,3.2], [3.4,5.6,7.8,9.0], [2.1,3.2,4.3,5.sesenta y cinco.4,3.2,2.3,7.8]])
#mostrar
Imprimir ("Matriz tensor real:")
Imprimir (Data1)
Imprimir ("Inverse Matrix:")
#return inverso de la matriz anterior
imprimir (antorcha.linalg.inv (data1))

Producción:

Matriz tensor real:
tensor ([[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]])
Matriz inversa:
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 matriz inversa se devuelve de la matriz real.

antorcha.linalg.función pinv ()

La antorcha.linalg.La función inv () devuelve la matriz pseudo inverse del tensor de matriz dado.

Sintaxis:

antorcha.linalg.PINV (tensor_object)

Parámetro:

Se necesita tensor_object como parámetro. Tiene que ser bidimensional.

Ejemplo

En este ejemplo, crearemos una matriz que tenga 4 filas y 4 columnas y devuelva una matriz de pseudo inverso usando la antorcha.linalg.pinv ().

#módulo de antorcha de Import
antorcha de importación
#cree tensor matriz
datos1 = antorcha.tensor ([[2.0,4.0,5.0,3.2], [3.4,5.6,7.8,9.0], [2.1,3.2,4.3,5.sesenta y cinco.4,3.2,2.3,7.8]])
#mostrar
Imprimir ("Matriz tensor real:")
Imprimir (Data1)
Imprimir ("Matriz pseudo inversa:")
#return pseudo inverso de la matriz anterior
imprimir (antorcha.linalg.PINV (Data1))

Producción:

Matriz tensor real:
tensor ([[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]])
Matriz pseudo inversa:
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]])

La matriz pseudo inversa se devuelve de la matriz real.

antorcha.linalg.función det ()

La antorcha.linalg.La función det () se usa para devolver el determinante del tensor de matriz dado.

Sintaxis:

antorcha.linalg.det (tensor_object)

Parámetro:

Se necesita tensor_object como parámetro. Tiene que ser bidimensional.

Ejemplo

En este ejemplo, crearemos una matriz que tenga 4 filas y 4 columnas y devuelva el determinante usando antorcha.linalg.det ().

#módulo de antorcha de Import
antorcha de importación
#cree tensor matriz
datos1 = antorcha.tensor ([[2.0,4.0,5.0,3.2], [3.4,5.6,7.8,9.0], [2.1,3.2,4.3,5.sesenta y cinco.4,3.2,2.3,7.8]])
#mostrar
Imprimir ("Tensor Matrix:")
Imprimir (Data1)
Imprimir ("Determinante:")
#Creturn Determinante de la matriz anterior
imprimir (antorcha.linalg.det (data1))

Producción:

Tensor Matrix:
tensor ([[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:
tensor (-8.7792)

El determinante se devuelve de la matriz real.

antorcha.linalg.función diagonal ()

La antorcha.linalg.La función diagonal () se usa para devolver las diagonales del tensor de matriz dado.

Sintaxis:

antorcha.linalg.diagonal (tensor_object)

Parámetro:

Se necesita tensor_object como parámetro. Tiene que ser bidimensional.

Ejemplo

En este ejemplo, crearemos una matriz que tenga 4 filas y 4 columnas y devuelva las diagonales usando antorcha.linalg.diagonal().

#módulo de antorcha de Import
antorcha de importación
#cree tensor matriz
datos1 = antorcha.tensor ([[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]])
#mostrar
Imprimir ("Tensor Matrix:")
Imprimir (Data1)
Imprimir ("diagonales:")
#Diagonales de retroceso de la matriz anterior
imprimir (antorcha.linalg.diagonal (datos1))

Producción:

Tensor Matrix:
tensor ([[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:
tensor ([2.0000, 5.6000, 4.3000, 7.8000])

Las diagonales se devuelven de la matriz real.

Conclusión

En esta lección de pytorch, vimos cuatro funciones diferentes aplicadas en una matriz tensor: antorcha.linalg.inv () se usa para devolver el inverso de la matriz de tensor de matriz dada; antorcha.linalg.Pinv () se usa para devolver el pseudo inverso del tensor de matriz dado; antorcha.linalg.det () se usa para devolver el determinante del tensor de matriz dado y la antorcha.linalg.diagonal () se usa para devolver las diagonales del tensor de matriz dado.