torch.linal .inv:(批处理元素0):对角线元素22为零，由于输入矩阵为奇异，无法完成反转。

当你使用 `torch.linalg.inv()` 函数计算一个批量的矩阵逆时，如果矩阵不可逆，就会报错。在你的情况下，报错信息显示你的输入矩阵是奇异的，因此无法计算其逆矩阵。

一个矩阵是奇异的，当且仅当它的行列式为0。这意味着它的某些行或列是线性相关的，从而不能提供足够的信息来计算其逆矩阵。如果你确定输入矩阵应该是可逆的，那么你需要检查输入矩阵是否正确，或者尝试使用其他方法来计算其逆矩阵。如果你确定输入矩阵应该是奇异的，那么你需要考虑使用其他技术来处理它，例如奇异值分解或者广义逆矩阵。

相关问题

为什么执行 torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")之后使用的是CPU

可能有以下原因导致使用CPU：

1. 没有安装CUDA或CUDA驱动程序。如果没有安装CUDA或CUDA驱动程序，则无法使用GPU进行计算。在这种情况下，torch.device("cuda:0")会返回CPU设备。

2. 没有可用的GPU资源。如果所有的GPU设备都在被占用或故障状态下，torch.device("cuda:0")也会返回CPU设备。

3. 代码中没有使用GPU。即使使用了torch.device("cuda:0")，如果后续的代码没有使用GPU进行计算，那么代码也会在CPU上执行。

level -= torch.clip(level[:,:,-1:] - 12,0,None)

这是一个使用PyTorch实现的操作，其中torch.clip()函数用于对张量中的元素进行限制，保证在指定的范围内。具体来说，该函数的第一个参数level是一个张量，第二个参数torch.clip(level[:,:,-1:] - 12,0,None)表示将level张量的深度维度上的最后一个元素减去12，并将得到的结果限制在0到正无穷之间，即小于0的数变为0，不限制上限。最后，该操作会将得到的结果从原来的level张量中减去，即执行level -= torch.clip(...)的操作。