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.norm

torch.linalg.norm 是 PyTorch 中的一个函数，用于计算张量的范数。它可以计算向量范数、矩阵范数以及张量范数。

用法示例：

import torch

# 计算向量范数
v = torch.tensor([1, 2, 3])
norm_v = torch.linalg.norm(v)
print(norm_v)  # 输出: tensor(3.7417)

# 计算矩阵范数
m = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
norm_m = torch.linalg.norm(m)
print(norm_m)  # 输出: tensor(5.4772)

# 计算张量范数
t = torch.tensor([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
norm_t = torch.linalg.norm(t)
print(norm_t)  # 输出: tensor(14.2829)

在计算范数时，可以指定不同的参数来计算不同的范数，比如计算二范数、一范数、无穷范数等。具体可以参考 PyTorch 文档中 torch.linalg.norm 的说明。

torch.linalg函数

引用\[1\]介绍了torch.linalg.multi_dot函数的用法和代码示例。该函数用于计算多个张量的矩阵乘积。例如，给定张量A、B和C，可以使用multi_dot((A, B, C))来计算它们的矩阵乘积。\[1\]

引用\[2\]介绍了使用torch.linalg.norm函数计算矩阵的F范数（核范数）的方法。通过设置ord='fro'参数，可以计算矩阵的F范数。例如，给定一个张量A，可以使用torch.linalg.norm(A, ord='fro')来计算其F范数。\[2\]

引用\[3\]提到了计算张量大小时使用的是L2范数。可以使用torch.linalg.norm函数来计算张量的L2范数。不同维度的张量会给出不同的答案。例如，给定张量a、b和c，可以使用torch.linalg.norm(a, ord=2)、torch.linalg.norm(b, ord=2)和torch.linalg.norm(c, ord=2)来计算它们的L2范数。\[3\]

综上所述，torch.linalg函数提供了一些用于线性代数计算的函数，包括计算矩阵乘积和范数等操作。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python torch.linalg.multi_dot](https://blog.csdn.net/weixin_56243568/article/details/127429727)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [范数详解-torch.linalg.norm计算实例](https://blog.csdn.net/qq_45034708/article/details/130455015)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [torch.linalg.norm在不同维度的张量上给出的结果不同：探讨原因与解决方案](https://blog.csdn.net/PolarisRisingWar/article/details/131044187)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]