pytorch实现矩阵的逆

拼搏现实的明天。 2022-11-15 11:35 185阅读 0赞

背景：本来pytorch是实现了逆矩阵的函数的，1.8之前是torch.inverse()，1.8是在torch.linalg.inv()

反正就是实现了，按理来说不需要去手动实现这玩意

但是，cuda不支持逆矩阵inverse，因此onnx当然也没实现inverse

但是我们训练的模型需要移植到onnx甚至cuda就会变得很困难，甚至你想在pytorch里面使用model.half()进行半精度运算的时候，就会报错说，cuda不支持inverse

因此，只能换个思路，自己实现这个算子，使用更为常见的算子来进行替代inverse

pytorch和numpy的源码很难找到inverse的具体实现，因此我只能另想办法，直到看到[这篇文章][Link 1]，人家使用numpy进行实现的，那我可以直接改为pytorch版的

import torch
    from torch.linalg import det
    
    def cof1(M,index):
        zs = M[:index[0]-1,:index[1]-1]
        ys = M[:index[0]-1,index[1]:]
        zx = M[index[0]:,:index[1]-1]
        yx = M[index[0]:,index[1]:]
        s = torch.cat((zs,ys),axis=1)
        x = torch.cat((zx,yx),axis=1)
        return det(torch.cat((s,x),axis=0))
    
    def alcof(M,index):
        return pow(-1,index[0]+index[1])*cof1(M,index)
    
    def adj(M):
        result = torch.zeros((M.shape[0],M.shape[1]))
        for i in range(1,M.shape[0]+1):
            for j in range(1,M.shape[1]+1):
                result[j-1][i-1] = alcof(M,[i,j])
        return result
    
    def invmat(M):
        return 1.0/det(M)*adj(M)
    
    M = torch.FloatTensor([[1,2,-1],[2,3,4],[3,1,2]])
    print(invmat(M))
    print(torch.inverse(M))

运行结果：

![2021033117244182.png][]

nice，搞定了

[Link 1]: https://www.pythonf.cn/read/54246
[2021033117244182.png]: /images/20221022/a554aee4f13f4d36bf826a9f36e53834.png

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