torch.linalg.inv

torch.linalg.inv 是 PyTorch 中用于计算矩阵的逆的函数。它接受一个输入张量并返回逆矩阵的张量。如果输入矩阵不可逆，则会引发异常。

以下是使用 torch.linalg.inv 的示例代码：

import torch

# 定义一个 2x2 的矩阵
matrix = torch.tensor([[1., 2.], [3., 4.]])

# 计算矩阵的逆
inv_matrix = torch.linalg.inv(matrix)

print(inv_matrix)

输出:

tensor([[-2.0000,  1.0000],
        [ 1.5000, -0.5000]])

相关问题

cov_inv = torch.linalg.inv(cov)返回nan

如果 `torch.linalg.inv(cov)` 返回 `nan`，则可能是因为协方差矩阵 `cov` 是奇异的（singular），也就是说，它的行列式为0，无法求逆。这种情况通常出现在数据集中的某些特征之间存在线性相关性的情况下。

解决这个问题的一种方法是使用伪逆（pseudo-inverse）来代替逆矩阵。可以使用 `torch.pinverse()` 函数来计算伪逆矩阵，例如：

cov_inv = torch.pinverse(cov)

`torch.pinverse()` 函数能够处理奇异矩阵，但是它计算的是伪逆矩阵，不同于普通的逆矩阵，因此在使用时需要注意。

另外，如果你的协方差矩阵非常大，可能需要使用更高效的矩阵求逆方法，例如使用基于LU分解的方法，可以使用 `torch.lu()` 函数来实现。

torch.linalg.lstsq

引用中提到了关于torch.lstsq函数的警告信息，它已经被弃用并将在未来的PyTorch版本中移除。取而代之的是torch.linalg.lstsq函数，它的参数顺序与torch.lstsq相反，并且在返回的元组中不再包含QR分解(尽管它返回有关问题的其他信息)。如果需要获取QR分解，可以考虑使用torch.linalg.qr函数。在torch.lstsq中，当m > n时，返回的解中将最后m - n列存储为解的残差。而在torch.linalg.lstsq中，残差可以在返回的命名元组的'residuals'字段中找到。在代码中，可以将torch.lstsq(B, A).solution[:A.size(1)]的解包写法替换为X = torch.linalg.lstsq(A, B).solution来获取解。

引用中提到，torch.linalg.lstsq函数对于PyTorch的版本要求较高，只有在PyTorch 1.8及以上版本才会提供该函数。所以在使用这个函数之前，请确保你的PyTorch版本符合要求。

综上所述，torch.linalg.lstsq函数是一个用于求解线性方程组最小二乘解的函数，但要注意它的参数顺序变化和版本要求。