Python PyTorch – función torch.linalg.cond()

En este artículo, vamos a discutir cómo calcular el número de condición de una array en PyTorch . podemos obtener el número de condición de una array utilizando el método torch.linalg.cond(). 

método torch.linalg.cond()

Este método se utiliza para calcular el número de condición de una array con respecto a una norma de array. Este método acepta una array y un lote de arrays como entrada. Devolverá un tensor con un número de condición calculado. Admite la entrada de tipos de datos double, float, cfloat y cdouble. antes de continuar, veamos la sintaxis de este método.

Sintaxis: torch.linalg.cond(M, P=Ninguno)

Parámetros:

• M (Tensor): Es una array o un lote de arrays.
• P (int, inf, -inf, ‘fro’, ‘nuc’, opcional): Define la norma de la array que se calcula. El valor predeterminado de P 2-norma.

Devoluciones: devolverá un tensor con un número de condición calculado.

Ejemplo 1

En este ejemplo, definimos un tensor usando torch.tensor y calcularemos el número de condición de una array con la ayuda del método torch.linalg.cond .

# import the required library
import torch
  
# define a tensor (matrix)
M = torch.tensor([[-0.1345, -0.7437, 1.2377],
                  [0.9337, 1.6473, 0.4346],
                  [-1.6345, 0.9344, -0.2456]])
  
# display input tensor
print("\n Input Matrix M: \n", M)
  
# compute the condition number
Output = torch.linalg.cond(M)
  
# Display result
print("\n Condition Number: ", Output)

Producción:

 

Ejemplo 2

En este ejemplo, calcularemos el número de condición de una array para diferentes valores de P con la ayuda del método torch.linalg.cond .

# import the required library
import torch
  
# define a tensor (matrix)
M = torch.tensor([[-0.1345, -0.7437, 1.2377],
                  [0.9337, 1.6473, 0.4346],
                  [-1.6345, 0.9344, -0.2456]])
  
# display input tensor
print("\n Input Matrix M: \n", M)
  
print("When P is fro = ", torch.linalg.cond(M, p='fro'))
print("When P is nuc =",  torch.linalg.cond(M, p='nuc'))
print("When P is inf =", torch.linalg.cond(M, p=float('inf')))
print("When P is -inf =", torch.linalg.cond(M, p=float('-inf')))
print("When P is 1 =", torch.linalg.cond(M, p=1))
print("When P is -1 =", torch.linalg.cond(M, p=-1))
print("When P is 2 =", torch.linalg.cond(M, p=2))
print("When P is -2 =", torch.linalg.cond(M, p=-2))

Producción:

 

Ejemplo 3

En este ejemplo, calcularemos el número de condición de un lote de arrays con la ayuda del método torch.linalg.cond .

# import the required library
import torch
  
# define a tensor (matrix)
M = torch.tensor([[[-0.1345, -0.7437, 1.2377],
                   [0.9337, 1.6473, 0.4346],
                   [-1.6345, 0.9344, -0.2456]],
                  [[1.3343, -1.3456, 0.7373],
                   [1.4334, 0.2473, 1.1333],
                   [-1.5341, 1.5348, -1.4567]]])
  
# display input tensor
print(" Input Matrix M: \n", M)
  
# compute the condition number
Output = torch.linalg.cond(M)
  
# Display result
print("\n Condition Number: ", Output)

Producción: