pytorch张量求逆
时间: 2023-11-05 11:05:31 浏览: 69
要在PyTorch中求张量的逆,可以使用`torch.inverse()`函数。以下是一个示例:
```python
import torch
# 创建一个2x2的张量
A = torch.tensor([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]])
# 求逆
A_inv = torch.inverse(A)
print(A_inv)
```
输出:
```
tensor([[-2.0000, 1.0000],
[ 1.5000, -0.5000]])
```
相关问题
pytorch张量求绝对值
可以使用torch.abs函数来求解PyTorch张量的绝对值。该函数的原型为torch.abs(input, *, out=None) → Tensor,其中input为输入的张量,out为输出的张量(可选参数)。下面是一个例子:
```
import torch
x = torch.tensor([-1, -2, 3])
y = torch.abs(x)
print(y)
```
输出结果为:tensor([1, 2, 3])
此外,还可以使用绝对值函数的另一种形式,即使用torch.abs_()函数直接对原始张量进行修改。例如:
```
import torch
x = torch.tensor([-1, -2, 3])
x.abs_()
print(x)
```
输出结果为:tensor([1, 2, 3])
pytorch 张量
PyTorch张量是PyTorch框架中的核心数据结构之一。它类似于NumPy的多维数组,但提供了GPU加速和自动求导等功能。
在PyTorch中,张量可以是标量(0维张量)、向量(1维张量)、矩阵(2维张量)或更高维的数组。可以使用torch.Tensor类创建张量对象。
以下是一个创建和操作PyTorch张量的示例:
```python
import torch
# 创建一个空的3x3浮点型张量
x = torch.empty(3, 3)
print(x)
# 创建一个随机初始化的3x3浮点型张量
y = torch.rand(3, 3)
print(y)
# 创建一个全零的整型张量
z = torch.zeros(2, 2, dtype=torch.int)
print(z)
# 使用数据直接创建张量
data = [1, 2, 3, 4]
a = torch.tensor(data)
print(a)
# 张量的形状
print(a.shape)
# 张量的大小
print(a.size())
# 张量的运算
b = torch.tensor([5, 6, 7, 8])
c = a + b
print(c)
```
以上代码演示了创建、形状、大小和运算等基本操作。PyTorch还提供了丰富的张量操作和数学函数,可以进行矩阵乘法、转置、索引、切片等操作。