Cómo calcular la inversa de una array cuadrada en PyTorch

En este artículo, cubriremos cómo calcular el inverso de una array cuadrada en PyTorch . 

podemos calcular el inverso de la array utilizando el método torch.linalg.inv() . Acepta una array cuadrada y un lote de arrays cuadradas como entrada. Si la entrada es un lote de arrays cuadradas, la salida también tendrá las mismas dimensiones de lote. Este método devuelve la array inversa.

Sintaxis: torch.linalg.inv(M)

Parámetros:

• M: esta es nuestra array cuadrada o un lote de array cuadrada.

Devoluciones: devolverá la array inversa.

Ejemplo 1:

En este ejemplo, entenderemos cómo calcular la inversa de una array cuadrada de 4×4 en PyTorch.

# import required library
import torch
 
# define a 4x4 square matrix
mat = torch.tensor([[ 1.00, -0.000, -0.00,  0.00],
        [ 4.00,  1.000,  2.00,  0.00],
        [ -9.00,  -3.00,  1.00,  8.00],
        [ -2.00, -0.00, -0.00,  1.00]])
print("Input Matrix M: \n", mat)
 
# compute the inverse of matrix
Mat_inv = torch.linalg.inv(mat)
 
# display result
print("\nInverse Matrix: \n", Mat_inv)

Producción:

 

Ejemplo 2:

En este ejemplo, calcularemos el inverso de un lote de arrays cuadradas en PyTorch.

# import required library
import torch
 
# define a batch of two 3x3 square matrix
mat = torch.tensor([[[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 1.0, 6.0],
                     [1.0, 1.0, 1.0]],
                    [[2.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0],
                     [2.0, 2.0, 2.0]]])
print("Input Matrix M: \n", mat)
 
# compute the inverse of matrix
Mat_inv = torch.linalg.inv(mat)
 
# display result
print("\nInverse Matrix: \n", Mat_inv)

Producción: