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 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。