lu_unpack¶

paddle.linalg. lu_unpack ( x, y, unpack_ludata=True, unpack_pivots=True, name=None ) [源代码] ¶

对 paddle.linalg.lu 返回结果的 LU、pivot 进行展开得到原始的单独矩阵 L、U、P。

从 LU 中获得下三角矩阵 L，上三角矩阵 U。从序列 pivot 转换得到矩阵 P，其转换过程原理如下伪代码所示：

         ones = eye(rows) #eye matrix of rank rows
for i in range(cols):
    swap(ones[i], ones[pivots[i]])
return ones

        

参数¶

x (Tensor) - paddle.linalg.lu 返回结果的 LU 矩阵。

y (Tensor) - paddle.linalg.lu 返回结果的 pivot 序列。

unpack_ludata (bool，可选) - 若为 True，则对输入 x(LU)进行展开得到 L、U，否则。默认 True。

unpack_pivots (bool，可选) - 若为 True，则对输入 y(pivots)序列进行展开，得到转换矩阵 P。默认 True。

name (str，可选) - 具体用法请参见 Name，一般无需设置，默认值为 None。

返回¶

Tensor L，由 LU 展开得到的 L 矩阵，若 unpack_ludata 为 False，则为 None。

Tensor U，由 LU 展开得到的 U 矩阵，若 unpack_ludata 为 False，则为 None。

Tensor P，由序列 pivots 展开得到的旋转矩阵 P，若 unpack_pivots 为 False，则为 None。

代码示例¶

          import paddle

x = paddle.to_tensor([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0], [5.0, 6.0]]).astype('float64')
lu,p,info = paddle.linalg.lu(x, get_infos=True)

# >>> lu:
# Tensor(shape=[3, 2], dtype=float64, place=CUDAPlace(0), stop_gradient=True,
#    [[5.        , 6.        ],
#        [0.20000000, 0.80000000],
#        [0.60000000, 0.50000000]])
# >>> p
# Tensor(shape=[2], dtype=int32, place=CUDAPlace(0), stop_gradient=True,
#    [3, 3])
# >>> info
# Tensor(shape=[], dtype=int32, place=CUDAPlace(0), stop_gradient=True,
#    0)

P,L,U = paddle.linalg.lu_unpack(lu,p)

# >>> P
# (Tensor(shape=[3, 3], dtype=float64, place=CUDAPlace(0), stop_gradient=True,
# [[0., 1., 0.],
# [0., 0., 1.],
# [1., 0., 0.]]),
# >>> L
# Tensor(shape=[3, 2], dtype=float64, place=CUDAPlace(0), stop_gradient=True,
# [[1.        , 0.        ],
# [0.20000000, 1.        ],
# [0.60000000, 0.50000000]]),
# >>> U
# Tensor(shape=[2, 2], dtype=float64, place=CUDAPlace(0), stop_gradient=True,
# [[5.        , 6.        ],
# [0.        , 0.80000000]]))

# one can verify : X = P @ L @ U ;

         

使用本API的教程文档¶

Pytorch 写法