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。

相关问题

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]])

torch.linalg.norm

torch.linalg.norm函数是PyTorch中用于计算矩阵或向量范数的函数。它可以计算矩阵的Frobenius范数，向量的1范数、2范数和无穷范数等。范数是一种度量向量或矩阵的大小或长度的方法。

示例4中的代码演示了如何使用torch.linalg.norm函数计算向量的2范数。通过传递参数ord=2，可以计算出矩阵的Frobenius范数。

另外，PyTorch还提供了其他用于计算矩阵范数的函数，如torch.linalg.matrix_norm函数。该函数可以用于计算矩阵的各种范数，包括Frobenius范数、1范数、2范数和无穷范数等。详情请参考PyTorch官方文档。