torch.linalg.ldl_factor_ex

torch.linalg.ldl_factor_ex(A, *, hermitian=False, check_errors=False, out=None)

這是 ldl_factor() 的一個版本，除非 check_errors= True，否則不會執行錯誤檢查。它也會回傳 LAPACK 的 sytrf 所回傳的 info 張量。info 儲存來自後端程式庫的整數錯誤代碼。正整數表示 $D$ 的對角線元素為零。如果結果用於求解線性方程組，則會發生除以 0 的情況。info 填充為零表示分解成功。如果 check_errors=True 且 info 包含正整數，則會拋出 RuntimeError。

注意

當輸入位於 CUDA 裝置上時，此函數僅在 check_errors= True 時同步。

警告

此函數是「實驗性」的，並且可能在未來的 PyTorch 版本中更改。

參數

A (Tensor) – 形狀為 (*, n, n) 的張量，其中 * 是零個或多個批次維度，包含對稱或 Hermitian 矩陣。

關鍵字參數

• hermitian (bool, optional) – 是否將輸入視為 Hermitian 或對稱矩陣。對於實數值矩陣，此開關無效。預設值：False。

• check_errors (bool, optional) – 控制是否檢查 info 的內容，如果它不為零，則引發錯誤。預設值：False。

• out (tuple, optional) – 用於寫入輸出的三個張量的元組。如果為 None，則忽略。預設值：None。

回傳

一個名為 (LD, pivots, info) 的具名元組。

範例

>>> A = torch.randn(3, 3)
>>> A = A @ A.mT # make symmetric
>>> A
tensor([[7.2079, 4.2414, 1.9428],
        [4.2414, 3.4554, 0.3264],
        [1.9428, 0.3264, 1.3823]])
>>> LD, pivots, info = torch.linalg.ldl_factor_ex(A)
>>> LD
tensor([[ 7.2079,  0.0000,  0.0000],
        [ 0.5884,  0.9595,  0.0000],
        [ 0.2695, -0.8513,  0.1633]])
>>> pivots
tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int32)
>>> info
tensor(0, dtype=torch.int32)