一些python torch函数

torch.tril 和 torch.triu

`torch.tril` 和 `torch.triu` 是 PyTorch 中用于处理矩阵的下三角和上三角部分的两个函数。它们的主要区别在于它们保留和填充矩阵的不同部分。

1. torch.tril (Lower Triangular):

  • 功能: 保留矩阵的下三角部分,包括主对角线,而将上三角部分填充为零。
  • 用法: `torch.tril(input, diagonal=0, out=None)`
  • 参数 :
    • `input`: 输入的张量(矩阵)。
    • `diagonal`: 指定要保留的对角线。`diagonal=0` 表示主对角线,`diagonal=-1` 表示主对角线以下的一条对角线,依此类推。
    • `out`: 可选的输出张量。
  • 示例:
python 复制代码
import torch

matrix = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
lower_triangular = torch.tril(matrix)
print(lower_triangular)
# 输出:
# tensor([[1, 0, 0],
#         [4, 5, 0],
#         [7, 8, 9]])

2. torch.triu(Upper Triangular)

  • 功能: 保留矩阵的上三角部分,包括主对角线,而将下三角部分填充为零。
  • 用法: `torch.triu(input, diagonal=0, out=None)`
  • 参数 :
    • `input`: 输入的张量(矩阵)。
    • `diagonal`: 指定要保留的对角线。`diagonal=0` 表示主对角线,`diagonal=1` 表示主对角线以上的一条对角线,依此类推。
    • `out`: 可选的输出张量。
  • 示例:
python 复制代码
import torch

matrix = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
upper_triangular = torch.triu(matrix)
print(upper_triangular)
# 输出:
# tensor([[1, 2, 3],
#         [0, 5, 6],
#         [0, 0, 9]])

总结:

  • `torch.tril` 用于获取矩阵的下三角部分,并将上三角部分置零。
  • `torch.triu` 用于获取矩阵的上三角部分,并将下三角部分置零。

这两个函数在矩阵操作和线性代数计算中非常有用,尤其是在需要分解矩阵或进行特定形式的矩阵运算时。

相关推荐
巴伦是只猫4 小时前
【机器学习笔记Ⅰ】13 正则化代价函数
人工智能·笔记·机器学习
伍哥的传说4 小时前
React 各颜色转换方法、颜色值换算工具HEX、RGB/RGBA、HSL/HSLA、HSV、CMYK
深度学习·神经网络·react.js
大千AI助手4 小时前
DTW模版匹配:弹性对齐的时间序列相似度度量算法
人工智能·算法·机器学习·数据挖掘·模版匹配·dtw模版匹配
LCG元5 小时前
自动驾驶感知模块的多模态数据融合:时序同步与空间对齐的框架解析
人工智能·机器学习·自动驾驶
要努力啊啊啊6 小时前
YOLOv3-SPP Auto-Anchor 聚类调试指南!
人工智能·深度学习·yolo·目标检测·目标跟踪·数据挖掘
生态遥感监测笔记6 小时前
GEE利用已有土地利用数据选取样本点并进行分类
人工智能·算法·机器学习·分类·数据挖掘
刘海东刘海东7 小时前
结构型智能科技的关键可行性——信息型智能向结构型智能的转变(修改提纲)
人工智能·算法·机器学习
**梯度已爆炸**7 小时前
NLP文本预处理
人工智能·深度学习·nlp
汀沿河8 小时前
2 大模型高效参数微调;prompt tunning
人工智能·深度学习·prompt