PyTorch 中有矩阵左除的函数吗？
Is there a function in PyTorch for matrix left division?
MATLAB 具有反斜杠“\”运算符。 SciPy 有“lsqr”。 PyTorch 是否有求解线性方程组的等效运算符？
具体来说，我需要为 A 求解 A*X=B 的矩阵方程，并且我需要 autograd 才能通过运算反向传播错误。
Python 中没有 \ 运算符。最接近的是 Scipy 的实现：scipy.sparse.linalg.lsqr.
您可以使用
torch.solve 求解形状为 AX=B
的线性方程
-
求解最小二乘问题min ||AX-B||_2（如果A.size(0) >= A.size(1)）或
解决最小范数问题 min ||X||_2 使得 AX=B（如果 A.size(0) < A.size(1)）
要求解 XA=B，您将使用转置矩阵：
def lsqrt(A, B):
XT, _ = torch.solve(B.T, A.T)
return XT.T
MATLAB 具有反斜杠“\”运算符。 SciPy 有“lsqr”。 PyTorch 是否有求解线性方程组的等效运算符？
具体来说，我需要为 A 求解 A*X=B 的矩阵方程，并且我需要 autograd 才能通过运算反向传播错误。
Python 中没有 \ 运算符。最接近的是 Scipy 的实现：scipy.sparse.linalg.lsqr.
您可以使用
的线性方程torch.solve求解形状为AX=B-
求解最小二乘问题
min ||AX-B||_2（如果A.size(0) >= A.size(1)）或解决最小范数问题
min ||X||_2使得AX=B（如果A.size(0) < A.size(1)）
要求解 XA=B，您将使用转置矩阵：
def lsqrt(A, B):
XT, _ = torch.solve(B.T, A.T)
return XT.T